Die Jagd nach kostbaren Sekunden ist der Schlüssel zum Rennfahren. Um maximale Geschwindigkeit zu erreichen, müssen die Rennwagen so leicht wie möglich sein. Bislang galt Colin Chapman, Gründer der Rennwagenmarke Lotus, als unangefochtener Leichtbau-Meister. Doch die Studenten der OTH Regensburg (Ostbayerische Technische Hochschule) setzen noch einen drauf. Für ihren neuesten Rennwagenentwurf haben sie sich entschieden, den Fahrer wegzulassen und damit deutlich Gewicht zu sparen. Streng genommen haben die Studenten der OTH Regensburg die Idee zwar nicht selbst gehabt, aber sie waren Teil der Gruppe, die die Idee in die Tat umsetzte.
Bei der Formula Student treten Teams aus der ganzen Welt mit ihren selbst konstruierten Monoposto-Rennwagen gegeneinander an. Die Teams treten in drei verschiedenen Kategorien gegeneinander an. Rennwagen mit Verbrennungsmotoren treten in der Kategorie "Formula Student Combustion (FSC)" an, während Elektrofahrzeuge in der Kategorie "Formula Student Electric (FSE)" gegeneinander antreten. Im Jahr 2017 führte die Rennserie eine dritte Kategorie ein: "Formula Student Driverless (FSD)". Diese Kategorie wurde für autonome Rennwagen mit Verbrennungs- oder Elektromotoren eingerichtet.
Das Team OTH Regensburg Dynamics e.V. nimmt seit 2008 an der Rennserie teil. In der kommenden Saison wird Dynamics e.V. erstmals mit einem Rennwagen antreten, der sowohl mit einem Fahrer als auch autonom fahren kann. Damit ist das Team in der Lage, sowohl in der Elektro- als auch in der fahrerlosen Kategorie anzutreten. Herzstück des intelligenten Steuerungssystems für den autonomen Betrieb ist ein KI-fähiger (künstliche Intelligenz) Fahrzeugrechner des Embedded-Spezialisten Syslogic. Als designierter Hardware-Partner stellt Syslogic den KI-Rechner für das Rennteam zur Verfügung.
In einer ersten Testphase wurde das Intelligent Vision System noch mit einem herkömmlichen Auto getestet.
Vorläufiger Testaufbau im Labor - das Embedded-System dient als Gehirn des selbstfahrenden Systems.
Der autonome Rennwagen wird derzeit getestet - der KI-Fahrzeugcomputer von Syslogic ist noch provisorisch festgezurrt.
Anders als bei den meisten Motorsportwettbewerben geht es bei der Formula Student nicht nur um die beste Rundenzeit. Um sich einen Platz auf dem Siegerpodest zu sichern, müssen sich die Teams auch abseits der Rennstrecke beweisen. Neben der Konstruktion des Rennwagens werden sie auch nach ihrem Businessplan oder ihrer Finanzplanung beurteilt. Letztlich geht es bei der Formula Student aber auch um schnelle Rundenzeiten. In insgesamt vier dynamischen Disziplinen zeigen die Studenten, was in ihren Rennwagen steckt. Das Highlight in der Kategorie "Driverless" ist die Disziplin "Track Drive", bei der die Rennwagen zehn Runden auf einem vorher unbekannten Kurs absolvieren.
Derzeit befinden sich die Studenten des Dynamics e.V. mitten in der Testphase. Nach ersten Tests im Labor und mit einem konventionellen Auto wird die neue Technik derzeit in einem Rennwagen erprobt. Doch wie genau funktioniert der autonome Rennwagen? Ferdinand Wohlstein, Teamleiter Driverless, erklärt es. Er sagt: "Vereinfacht gesagt, haben wir es mit drei Teilbereichen zu tun: Sensoren, Aktuatoren und Software."
Das Team nutzt die LIDAR-Technologie (Light Detection and Ranging), um die Umgebung zu erkennen. Dabei werden Laserpulse ausgesendet und das reflektierte, gestreute Licht gemessen. So kann die Umgebung mit hoher Präzision in einem 3D-Modell erfasst werden. Zwei weitere Kameras dienen der Farbwahrnehmung der verschiedenfarbigen Pylonen, die den Kreislauf umrahmen. Ihre Bilder werden dann von einem selbst trainierten Algorithmus namens YOLO (You only look once) verarbeitet. Er erkennt die Pylone und ihre Farbe.
Die Kamera- und LIDAR-Daten werden fast augenblicklich verarbeitet. Das ist nur mit einem leistungsstarken, GPU-basierten Embedded-System möglich. Ferdinand Wohlstein erklärt: "Mit der Jetson AGX Xavier Plattform und dem robusten Design ist der Syslogic AI Fahrzeugrechner besonders gut für unseren Rennwagen geeignet."
Neben der Verarbeitung der Sensordaten übernimmt der Fahrzeugrechner auch die gesamte Kommunikation der Kameras und des LIDAR über Ethernet sowie des GPS über eine USB-Verbindung. Beide Datensätze, die mit LIDAR gemessenen Entfernungen und die mit den Kameras gemessenen Farben, werden dann zu einem einzigen, gemeinsamen Datensatz zusammengeführt. Dies wiederum erleichtert die Routenplanung und ermöglicht die Erkennung der vorausliegenden Strecke. Die Befehle für die Aktoren werden von einem Controller formuliert. Sie besteht aus einer zusätzlichen Lenkeinheit und dem vorhandenen Antriebsstrang. Die beiden Einheiten kommunizieren über einen CAN-Bus mit dem Syslogic AI-Fahrzeugcomputer. Mit den im Fahrzeugrechner eingebauten hochpräzisen GPS- und GNSS-Einheiten lässt sich auch die Position des Rennwagens punktgenau bestimmen. Ferdinand Wohlstein fasst zusammen: "Kurz gesagt: Der Syslogic AI-Fahrzeugcomputer ist das Gehirn unseres autonomen Fahrzeugs." Er empfängt Umweltdaten, verarbeitet sie und sendet Befehle an die Aktoren.
Die Hardware für das fahrerlose System ist ein Syslogic AI Vehicle Computer RML A3, der auf dem Jetson AGX Xavier™ Modul von NVIDIA® basiert. Mit bis zu 32 TOPS KI-Rechenleistung wertet der Embedded-Computer Sensordaten von verschiedenen Sensoren parallel und praktisch in Echtzeit aus. Damit eignet er sich für die Objekterkennung, Umgebungswahrnehmung und die autonome Steuerung des Rennwagens. Da der Fahrzeugrechner speziell für den Fahrzeugeinsatz entwickelt und gefertigt wurde, hält er den hohen Schock- und Vibrationsbelastungen in Rennwagen problemlos stand.
Raphael Binder, Geschäftsführer von Syslogic, sagt: "Wir drücken dem Dynamic e.V. für die verbleibende Testphase und vor allem für die kommende Saison die Daumen." Binder fügt hinzu, dass er sich sehr darüber gefreut hat, dass Syslogic ein innovatives Team von jungen Studenten unterstützen konnte.
Wir werden in unserem Blog und in den sozialen Medien regelmäßig über den Stand des Projekts informieren.
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