Der Preis beim zweiten Audi Autonomous Driving Cup für das beste automatisiert fahrende Modellauto geht in diesem Jahr nach Nürnberg
(ty) Der Preis für das beste automatisiert fahrende Modellauto geht in diesem Jahr nach Nürnberg. Beim zweiten Audi Autonomous Driving Cup setzte sich das Team aus Studierenden der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm in einem packenden Wettbewerb gegen die Teams von weiteren sieben Hochschulen durch. Die Gewinner freuen sich über ein Preisgeld von 10 000 Euro.
„Wir erhöhen den Schwierigkeitsgrad von Jahr zu Jahr ganz bewusst, insbesondere im Finale“, so Lars Mesow, Mitglied des Wettbewerbskomitees, über die Leistung der acht Hochschulteams. „Die Nachwuchstalente haben besondere Kreativität und individuelle Lösungen gezeigt“. Die mit Ultraschallsensoren und Videokamera ausgestatteten Audi Q5-Modellautos mussten selbstständig Hindernissen ausweichen, mit Kreuzungen und Querverkehr klar kommen und dem fließenden Verkehr in sicherem Abstand folgen. Auch Linksabbiegen mit Gegenverkehr zählte zu den Aufgaben, ebenso exakte Einparkmanöver und eine sichere Notbremsung bei unvermittelt auftretenden Hindernissen.
Das Team FAUtonOHM überzeugte die Jury mit seiner Gesamtleistung. Die Studierenden meisterten die Fahraufgaben auf dem Parcours souverän und präsentierten ihre Entwicklungsarbeit fundiert wissenschaftlich. Den zweiten Platz, mit einer Prämie von 5000 Euro dotiert, belegte das Team KACADU des Forschungszentrums Informatik Karlsruhe. Das Team MomenTUM der Technischen Universität München erreichte den dritten Platz und erhielt 1000 Euro Preisgeld.
Andreas Reich, Leiter der Elektronikvorentwicklung bei Audi, gratulierte den drei Erstplatzierten und übergab die Auszeichnungen. „Ich spreche allen Teilnehmern meinen Respekt aus,“ so Reich, „wer schon während seines Studiums so viel Enthusiasmus für Zukunftsthemen wie das pilotierte Fahren zeigt, den erwarten spannende berufliche Perspektiven.“
In Zusammenarbeit mit Experten von HERE demonstrierte Audi am Finaltag einen typischen Anwendungsfall: Ein Modellauto erkennt ein Verkehrshindernis und hinterlegt diese Information in einer Echtzeitkarte. Die Information wird anschließend als frühzeitige Warnung an ein nachfolgendes Auto gesendet, das dadurch sicher und problemlos die Gefahrenstelle passieren kann. „Hier zeigen wir im Modellmaßstab, wie Schwarmintelligenz funktionieren kann.“, erklärte Stefan Knirsch, Vorstand Technische Entwicklung, „Echtzeit-Gefahrenwarnungen über Glätte, Pannen, Verkehrshindernisse oder aufkommende Staus geben dem Fahrer wertvolle Zusatzinformationen und erhöhen die Verkehrssicherheit signifikant.“
Bereits heute erfasst HERE für die statischen HD-Karten zentimetergenaue 3D-Modelle des Straßennetzes, der Verkehrsinfrastruktur und ihres Umfelds. In einem nächsten Schritt werden die Karten mit Echtzeit-Informationen aus dem realen Verkehrsgeschehen verknüpft. Diese sammeln die Autos mit ihren Kameras, Sensoren und Regelsystemen und geben sie anonymisiert an gesicherte Server zur Verarbeitung und Auswertung weiter. Von dort werden sie unmittelbar anderen Verkehrsteilnehmer zur Verfügung gestellt.
