Rennen auf der Formel-1-Strecke in Abu Dhabi, and the winner is? Nein, weder Max Verstappen, noch Lewis Hamilton oder ein anderer prominenter Rennfahrer waren der Gewinner. Gewonnen hat das Rennen die Technische Universität München (TUM), die gegen sieben weitere Teams mit ihrem voll autonomen, KI-gesteuerten Rennwagen angetreten war.

TU München gewinnt KI-Formel-Rennen

Rennen mit KI-gesteuerten Racing-Boliden? Eigentlich ist das schon ein alter Hut. In Las Vegas fuhren Indycars im Oval. Und die Formel E ließ in Form des Roborace autonom fahrende Elektroautos gegeneinander antreten. Doch beide Formate floppten grandios, da zu unspektakulär. So waren die Fahrzeuge zu langsam und konnten nicht wirklich autonom auf der Rennstrecke überholen.

Formel-1-Geschwindigkeit

Fehler, die die frisch gebackene Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) vermeiden will. So verwendet man als Fahrzeuge Rennwagen der Super Formula, die bei Dallara in Italien gefertigt werden. Sie haben 550 PS und kommen auf Spitzengeschwindigkeiten von über 300 km/h. Damit will man an die Formel-1-Performance möglichst nah rankommen.

Noch schlägt Daniil Kvyat die KI

Dass die KI-Renner wirklich schnell sind, zeigt ein anderes Event in Abu Dhabi. Formel-1-Fahrer Daniil Kvyat trat gegen einen der KI-Boliden an. Der Rennfahrer konnte sich zwar behaupten und seinen autonomen Gegner ganze 10,38 Sekunden hinter sich lassen, doch das 45-minütige Rennen machte deutlich, wie nah die autonomen Rennwagen einem menschlichen Fahrer bereits kommen.

Für Speed ist also gesorgt, für Action auch. Denn im Gegensatz zu den bisherigen KI-Rennen traten bei der A2RL mehrere Fahrzeuge - bei der Premiere vier - gleichzeitig auf der fünf km langen Strecke des Yas Marina Circuits über 16 Runden gegeneinander an. Dabei setzte der Rennwagen der TUM das weltweit erste autonome Überholmanöver auf einer Formel-1-Strecke um. In einer weiteren schnellen Runde fuhr er dann den Sieg ein.

Die Technik

Technisch wurden die Dallara-Boliden, was den Renntrimm anbetrifft, kaum verändert. Sie bekamen lediglich eine stärkere Lichtmaschine, um die ganze Elektronik an Bord mit Energie zu versorgen. Zudem wurden Aktuatoren verbaut, um das Auto zu bedienen. Damit die Boliden ein umfassendes virtuelles Bild ihrer Umgebung erhalten, wurde in Sachen Sensorik ein großer Aufwand betrieben: Sieben Kameras, drei Lidar- und vier Radar-Sensoren wurden verbaut.

Damit waren für alle Teams die Voraussetzungen gleich: Sie nutzten mit dem modifizierten Dallara Super Formula SF23 den schnellsten offenen Rennwagen der Welt nach der Formel 1. Die eigentliche Herausforderung der Teams bestand nun darin, eine eigene KI zu entwickeln und zu programmieren.

Herausforderung Software

Eine komplexe Aufgabe, denn während des Rennes waren keine Eingriffe oder Zugriffe auf die Fahrzeuge erlaubt. Die KI musste also ein Verständnis für das Grip-Niveau ebenso entwickeln, wie das Management der Reifentemperaturen erlernen. Ebenso war die Vorhersage gegnerischer Fahrmanöver gefordert als auch die Fähigkeit zu erfolgreichen Überholmanövern - die KI musste also all die Dinge tun, die ein menschlicher Rennfahrer meist intuitiv tut. Wozu auch die selbständige Beherrschung des Fahrzeugs im Grenzbereich zählt.

Markus Lienkamp, Professor am TUM-Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik, sieht diesen Erfolg als einen Meilenstein beim autonomen Fahren: "Unser Team konnte in kürzester Zeit das Fahrzeug im fahrdynamischen Grenzbereich bewegen, andere Fahrzeuge detektieren und überholen. Damit kommen wir dem Schritt näher, den Menschen beim Rennfahren nachzubilden." Insgesamt arbeiteten an dem System drei Professoren, zehn Doktoranden und fünf Masterstudenten am TUM-Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik mit. Lohn der Mühe in Abu Dhabi: Neben dem ersten Platz gab es ein Preisgeld in Höhe von 2,25 Millionen Dollar.