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Seit fast sieben Jahren arbeitet das kalifornische Toyota-Team an der Forschung, um das Autofahren sicherer zu machen. Die Experimente automatisieren das Motorsportmanöver, das als „Driften“ bezeichnet wird und bei dem der Fahrer die Richtung des Fahrzeugs präzise steuert, nachdem er die Bodenhaftung verloren hat, indem er die Hinterreifen durchdrehen lässt. Diese Fähigkeit lässt sich auch auf die Bewältigung von Rutschpartien auf Schnee oder Eis übertragen. Durch das Hinzufügen eines zweiten Autos, das im Tandem driftet, haben die Teams nun dynamische Bedingungen simuliert, bei denen Autos schnell auf andere Fahrzeuge, Fußgänger und Radfahrer reagieren müssen.
Bei einer autonomen Tandem-Drift-Sequenz fahren zwei Fahrzeuge – ein Führungsfahrzeug und ein Verfolgungsfahrzeug – teilweise nur wenige Zentimeter voneinander entfernt einen Kurs ab, während sie im Randbereich der Fahrzeug-Kontrolle operieren. Das Team entwickelte eine künstliche Intelligenz für das Fahrzeug, einschließlich eines neuronalen Netzwerks, das es ihm ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen.
Die Experimente wurden im Thunderhill Raceway Park in Willows, Kalifornien, mit zwei modifizierten GR Supras durchgeführt: Die Algorithmen des Führungsfahrzeugs wurden bei TRI entwickelt, während die Ingenieure aus Stanford die Algorithmen für das Verfolgerfahrzeug entwickelten. Das Toyota-Institut konzentrierte sich auf die Entwicklung robuster und stabiler Kontrollmechanismen für das Führungsfahrzeug, um wiederholbare und sichere Führungsfahrten zu ermöglichen.
Die Ingenieure der Stanford-Universität entwickelten KI-Fahrzeugmodelle und Algorithmen, die es dem Verfolgerfahrzeug ermöglichen, sich dynamisch an die Bewegung des Führungsfahrzeugs anzupassen, so dass es nparalell driften kann, ohne zu kollidieren.
Dafür wurden die Aufhängung, den Motor, das Getriebe und die Sicherheitssysteme (z. B. Überrollkäfig, Feuerschutz) der einzelnen Fahrzeuge neu entwickelt. Die Fahrzeuge wurden sie nach denselben Spezifikationen gebaut, die auch bei Drift-Wettbewerben verwendet werden, damit die Teams mit erfahrenen Fahrern in einer kontrollierten Umgebung Daten sammeln können.
Beide sind mit Computern und Sensoren ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, Lenkung, Gas und Bremsen zu steuern und gleichzeitig ihre Bewegungen (z. B. Position, Geschwindigkeit und Drehrate) zu erfassen. Entscheidend ist, dass sie sich ein spezielles WiFi-Netz teilen, das es ihnen ermöglicht, in Echtzeit zu kommunizieren, indem sie Informationen wie ihre relativen Positionen und geplanten Flugbahnen austauschen.
Um ein autonomes Tandem-Driften zu erreichen, müssen die Fahrzeuge ihre Lenk-, Gas- und Bremsbefehle sowie die Fahrtrichtung, der sie zu folgen beabsichtigen, mit einer Technik namens Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) kontinuierlich planen. Mittels der Technik startet jedes Fahrzeug mit Zielen, die mathematisch als Regeln oder Beschränkungen dargestellt werden, die es befolgen muss. Das Ziel des Führungsfahrzeugs besteht darin, eine Drift entlang eines gewünschten Pfads aufrechtzuerhalten und dabei die Einschränkungen der physikalischen Gesetze und Hardware-Grenzen wie den maximalen Lenkwinkel einzuhalten.
Das Ziel des Verfolgerfahrzeugs ist es, neben dem Führungsfahrzeug zu driften und dabei proaktiv eine Kollision zu vermeiden. Jedes Fahrzeug löst dann bis zu 50 Mal pro Sekunde ein Optimierungsproblem, um zu entscheiden, welche Lenk-, Gas- und Bremsbefehle am besten geeignet sind, um seine Ziele zu erreichen und gleichzeitig auf die sich schnell ändernden Bedingungen zu reagieren. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) wird das neuronale Netzwerk anhand von Daten aus früheren Tests ständig trainiert, so dass die Fahrzeuge bei jeder Fahrt auf der Strecke besser werden.
Das Toyota Research Institute (TRI) wurde 2016 gegründet und hat Büros in Los Altos, Kalifornien, und Cambridge, Massachusetts.
Fotos: Toyota Research Institute (TRI)/Text: Rainer Roßbach