Herr Paul Schiefer und Herr Oliver Kleikemper vom Team TUM Hyperloop halten am 13.5. ab 15:00 Uhr einen Vortrag über das Thema "Neue Entwicklungen in der Regelungsthematik bei TUM Hyperloop" im Raum MW 1237.
Aktuelles
(9.7.2021)
Als Vorbereitung auf das Rennen auf dem Indianapolis Motor Speedway im Oktober 2021 wurde jetzt zum ersten Mal ein simulatives Rennen ausgetragen. In einem unterhaltsamen Rennen mit sehenswerten Überholmanövern konnten wir den 2. Platz und ein Preisgeld von $ 50.000 erringen.
In der Autonomous Challenge (IAC) sollen bis zu 18 autonome Rennfahrzeuge auf dem Indianapolis Motor Speedway, auf dem jährlich das berühmte Indy500 Rennen ausgetragen wird, um den Sieg kämpfen. Als Vorbereitung auf das Rennen im Oktober 2021 wurde jetzt zum ersten Mal ein simulatives Rennen gegen die konkurrierenden Teams ausgetragen. Dabei musste unsere Software auf unterschiedlichste Rennsituationen zuverlässig und sicher reagieren. In einem unterhaltsamen Rennen mit sehenswerten Überholmanövern konnten wir den 2. Platz und ein Preisgeld von $50.000 erringen. Mit geringem Vorsprung gewonnen haben unsere Konkurrenten aus Italien. Das komplette Event ist auf YouTube zu finden.
Nach der bestandenen Generalprobe konzentrieren wir uns nun auf die Übertragung der Software-Features auf das echte Rennfahrzeug.
Inbetriebnahme des Rennfahrzeugs
Unser neuartiger Ansatz zur Prädiktion anderer Fahrzeuge und zur Planung des eigenen Fahrverhaltens konnte in den letzten Monaten ausführlich getestet und erweitert werden. Damit ist unsere Software in der Lage, in Sekundenbruchteilen auf Rennsituationen mit mehreren gegnerischen Fahrzeugen zu reagieren. Nach den umfassenden Tests und Vorbereitungsarbeiten an unserem Hardware-in-the-Loop(HiL)-Simulator beginnen wir im Juli mit der Integration unserer Algorithmen auf dem realen Rennfahrzeug. Dazu ist ein Teil unseres Teams bereits nach Indianapolis gereist. Zusätzlich zur Inbetriebnahme der gesamten Software werden im Laufe der nächsten Wochen Kamera- und LiDAR-Datensätze aufgezeichnet, die für die Weiterentwicklung der Perception-Algorithmen zentral sind.
Studienarbeiten (Bachelor-, Semester-, Masterarbeit) werden vom Team in allen Bereichen des autonomen Fahrens angeboten. Weiterführende Informationen sind auf der offiziellen Projektseite zu finden. Bei Fragen kontaktieren Sie gerne die entsprechende Ansprechperson im Team.
Als Teil der Youtube-Eigenproduktionen Youtube Originals läuft im Lernkanal Youtube Learning seit kurzem die achtteilige Dokumentation "The Age of A.I.". In dieser von Robert Downey Jr. moderierten Doku-Serie geht es um die Revolution von künstlicher Intelligenz, deren neueste Entwicklungen und Herausforderungen.
In der dritten Episode "Liebe, Kunst und Geschichten dekodiert" ist die TUM mit ihrem Roborace Team teil dieser Dokumentation. Mit der Fragestellung "Wie gut kann Künstliche Intelligenz ein Rennauto fahren?" zeigen die Forscher unseres Lehrstuhls und anderer Lehrstühle Ihre Software zum autonomen Fahren.
Die komplette Playlist der Doku-Serie befindet sich hier: Youtube Serie "The Age of A.I"
Die Serie ist kostenfrei und kann ohne Premium Account angesehen werden.
Herr Johannes Strohm
hat als Anerkennung für sein großes Engagement in der
Übung Moderne Methoden der Regelungstechnik 2
und seine sehr guten Evaluationsergebnisse im vergangen Jahr
am 12. Juli 2019 zum Fakultätsfest
den 1. Preis der Goldenen Lehre im Hauptstudium in der Kategorie Übung
gewonnen.
Dafür hat er diese Urkunde erhalten.
Das autonome Roborace-Rennauto „Devbot 2.0“, an dessen Entwicklung von TUM-Seite der Lehrstuhl für Regelungstechnik und der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik mitwirken, befindet sich aktuell in der finalen Testphase. Anbei sehen Sie ein Video von einer fahrerlosen Probefahrt auf der Rennstrecke im spanischen Monteblanco.
Weitere Informationen über das Projekt und die damit verbundenen wissenschaftlichen Arbeiten können Sie hier finden.
BR „WissenHautnah“: das Team der TUM beim Roborace in Berlin
Künstliche Intelligenz lenkt elektrisches Rennauto
Wie gut kann Künstliche Intelligenz ein Rennauto fahren? Forscher unseres Lehrstuhls und anderer Lehrstühle der Technischen Universität München haben sich dieser Herausforderung bei der Formula E in Berlin gestellt. Die selbst entwickelte Software steuerte das Elektroauto DevBot von Roborace. Der BR hat die jungen Wissenschaftler von der Entwicklung der Software bis zum entscheidenden Rennen begleitet.
Die Sendung ist noch in der Mediathek verfügbar.