KI auf den neuesten Stand bringen – autonome Autorennen versprechen sicherere selbstfahrende Autos auf der Straße

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Der Reiz des Autorennens entsteht durch sekundenschnelle Entscheidungen und gewagte Überholmanöver furchtloser Fahrer. Stellen Sie sich diese Szene vor, aber ohne den Fahrer – das Auto allein, gesteuert von der unsichtbaren Hand künstlicher Intelligenz. Kann sich der Rennsturm entfalten, ohne dass ein Fahrer die Strecke steuert? Es stellt sich heraus, dass es möglich ist.

Steigen Sie in den autonomen Rennsport ein, ein Bereich, in dem es nicht nur um Hochgeschwindigkeitswettbewerbe geht, sondern auch darum, die Grenzen dessen, was autonome Fahrzeuge erreichen können, zu verschieben und ihre Sicherheit zu verbessern.

Vor über einem Jahrhundert, zu Beginn des Automobils, als die Gesellschaft von Pferden auf motorbetriebene Fahrzeuge umstieg, gab es sie öffentliche Zweifel über die Sicherheit und Zuverlässigkeit der neuen Technologie. Motorsportrennen wurden organisiert demonstrieren die technologische Leistungsfähigkeit und Sicherheit dieser pferdelosen Kutschen. In ähnlicher Weise ist der autonome Rennsport die moderne Arena, um die Zuverlässigkeit der autonomen Fahrzeugtechnologie unter Beweis zu stellen, da fahrerlose Autos auf die Straße kommen.

Die Hochgeschwindigkeitsversuche des autonomen Rennsports spiegeln die realen Herausforderungen wider, denen autonome Fahrzeuge auf der Straße gegenüberstehen: Sie müssen sich an unerwartete Veränderungen anpassen und in Sekundenbruchteilen reagieren. Die Bewältigung dieser Herausforderungen auf der Rennstrecke, wo die Geschwindigkeiten höher und die Reaktionszeiten kürzer sind, führt zu sichereren autonomen Fahrzeugen auf der Straße.

Autonome Rennwagen überholen oder „überholen“ andere auf der Strecke des Las Vegas Motor Speedway.

Ich bin ein Informatikprofessor, der studiert künstliche Intelligenz, Robotik und autonome Fahrzeugeund ich leite die Cavalier Autonomous Racing Team an der University of Virginia. Das Team tritt im an Indy Autonomous Challenge, ein globaler Wettbewerb, bei dem Universitäten völlig autonome Indy-Rennwagen gegeneinander antreten lassen. Seit ihrer Einführung im Jahr 2021 lockt die Veranstaltung internationale Spitzenteams auf prestigeträchtige Rennstrecken wie den Indianapolis Motor Speedway. Das sowohl von Rivalität als auch von Teamarbeit geprägte Feld zeigt, dass kollektive Problemlösungen Fortschritte bei der Sicherheit autonomer Fahrzeuge vorantreiben.

Beim Passing-Wettbewerb Indy Autonomous Challenge, der im Januar 2024 auf der Consumer Electronics Show 2024 in Las Vegas stattfand, sicherte sich unser Cavalier-Team den zweiten Platz und erreichte eine Geschwindigkeit von 143 mph (230 Kilometer pro Stunde), während es autonom einen anderen Rennwagen überholte und damit seinen Status bestätigte ein führendes amerikanisches Team. TUM Autonomous Motorsport der Technischen Universität München gewann die Veranstaltung.

Kleine Anfänge

Der Bereich des autonomen Rennsports begann nicht mit Rennwagen auf professionellen Rennstrecken, sondern mit Miniaturautos auf Robotikkonferenzen. Im Jahr 2015 konstruierten meine Kollegen und ich einen autonomen Rennwagen im Maßstab 1:10. Wir haben ein ferngesteuertes Auto in ein kleines, aber leistungsstarkes Forschungs- und Bildungswerkzeug verwandelt, das ich benannt habe F1zehnter, spielt auf den Namen des traditionellen Formel-1- oder F1-Rennwagens. Die F1tenth-Plattform wird mittlerweile von über 70 Institutionen weltweit zum Bau ihrer miniaturisierten autonomen Rennfahrzeuge genutzt.

Der F1zehnter Grand Prix des autonomen Rennens ist mittlerweile ein fester Bestandteil auf Robotikkonferenzen, bei denen sich Teams aus der ganzen Welt versammeln, die jeweils Fahrzeuge mit identischer Hardware und Sensoren nutzen, um sich an einem im Wesentlichen intensiven „Kampf der Algorithmen“ zu beteiligen. Der Sieg auf der Rennstrecke wird nicht durch pure Leistung, sondern durch die Steuerung der Autos durch fortschrittliche KI-Algorithmen errungen.

Diese Rennwagen sind klein, aber die Herausforderungen beim autonomen Fahren sind groß.

F1tenth hat sich auch zu einem attraktiven und leicht zugänglichen Zugang für Studenten entwickelt, um in die Robotikforschung einzutauchen. Im Laufe der Jahre habe ich über meine Website Tausende von Studenten erreicht Kurse Und Online-Vortragsreihedas den Prozess erklärt, wie man diese Fahrzeuge baut, fährt und autonom Rennen fährt.

Real werden

Heute hat sich der Umfang unserer Forschung erheblich erweitert und reicht von Modellen im kleinen Maßstab bis hin zu Modellen echte autonome Indy-Autos die mit Geschwindigkeiten von über 241 km/h gegeneinander antreten und auf der Rennstrecke komplexe Überholmanöver mit anderen autonomen Fahrzeugen ausführen. Die Autos basieren auf einer modifizierten Version des Indy NXT-Chassis und sind mit Sensoren und Controllern ausgestattet, um autonomes Fahren zu ermöglichen. Indy NXT-Rennwagen werden im professionellen Rennsport eingesetzt und sind etwas kleinere Versionen der Indy-Autos, die durch die berühmt geworden sind Indianapolis 500.

Das Team Cavalier Autonomous Racing steht hinter seinem fahrerlosen Rennwagen.
Cavalier Autonomous Racing, University of Virginia, CC BY-ND

Die düstere Realität von Fahren Sie mit diesen fortschrittlichen Maschinen auf echten Rennstrecken verschiebt die Grenzen dessen, was autonome Fahrzeuge leisten können. Autonomer Rennsport hebt die Herausforderungen von Robotik und KI auf ein neues Niveau und erfordert von den Forschern, unser Verständnis darüber zu verfeinern, wie Maschinen ihre Umgebung wahrnehmen, sichere Entscheidungen treffen und komplexe Manöver mit hoher Geschwindigkeit steuern, bei der traditionelle Methoden ins Stocken geraten.

Präzision ist von entscheidender Bedeutung, und die Fehlertoleranz beim Lenken und Beschleunigen ist hauchdünn, was ein ausgefeiltes Verständnis und eine genaue mathematische Beschreibung des Fahrzeugs erfordert Bewegung, Aerodynamik und Antriebssystem. Darüber hinaus entwickeln autonome Rennforscher Algorithmen, die Daten von Kameras, Radar usw. nutzen Lidardas wie Radar ist, aber mit Lasern anstelle von Radiowellen Umfahren Sie Konkurrenten und navigieren Sie sicher die Hochgeschwindigkeits- und unvorhersehbare Rennumgebung.

Mein Team hat die Weltneuheit geteilt Datensatz öffnen für autonome Rennen und lädt Forscher überall ein, sich an der Verfeinerung der Algorithmen zu beteiligen, die dabei helfen könnten, die Zukunft autonomer Fahrzeuge zu definieren.

Die Daten der Wettbewerbe stehen anderen Forschern zur Nutzung zur Verfügung.

Schmelztiegel für autonome Fahrzeuge

Autonomer Rennsport ist mehr als nur ein technologisches Schaufenster, er ist ein entscheidender Forschungsschwerpunkt. Wenn autonome Systeme unter diesen extremen Bedingungen zuverlässig funktionieren können, verfügen sie von Natur aus über einen Puffer für den Einsatz unter normalen Bedingungen des Straßenverkehrs.

Autonomer Rennsport ist ein Testfeld, in dem Wettbewerb Innovationen antreibt, Zusammenarbeit Wachstum fördert und KI-gesteuerte Autos, die bis zur Ziellinie rasen, den Weg zu sichereren autonomen Fahrzeugen weisen.



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