Studierende bauen autonome Audi Q5-Modelle

Written by AutoHeadline  //  Dienstag, 29. März 2016, 12:05 Uhr

Picture

Audi-Entwicklungsvorstand Dr. Stefan Knirsch zeigt sich beeindruckt von der Leistung der Studierenden. Foto: AutoHeadline.com

Der mit 10.000 Euro dotierte Preis für das beste automatisiert fahrende Modellauto geht 2016 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 gegen die Teams sieben weiterer Hochschulen durch. Die mit Ultraschallsensoren und Videokamera ausgestatteten Audi Q5-Modellautos mussten selbständig 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. Audi erläuterte die Vorteile hochpräziser digitaler Karten und zukünftiger Car-to-X-Kommunikation und zeigte in Zusammenarbeit mit Experten von HERE 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 Dr. Stefan Knirsch, Audi-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. (AutoHeadline.com)