Audi TT als Roboter-Rennwagen

Bei den Tests des Dynamic Design Lab (DDL) der Universität Stanford und des Volkswagen Electronics Research Lab auf dem Thunderhill Raceway hat das Roboterauto 'Shelley' annähernd die Rundenzeiten echter Rennfahrer erreicht. Von eben diesen soll das autonome Fahrzeug nun ein noch effizienteres Fahrverhalten lernen. Dazu werden am kommenden Wochenende Biodaten zweier Profis während eines Rennens erfasst.



Selbstfahrende Autos liegen als Forschungsgebiet im Trend. Erst vorige Woche hat Google gemeldet, dass seine Roboterautos schon fast eine halbe Mio. Kilometer unfallfrei zurückgelegt haben. Auch die rasende Shelley steht letztlich im Dienste der Verkehrssicherheit. Denn dem DDL-Leiter Chris Gerdes ist das Fahren am Limit - bis die Bremsscheiben schmelzen - ideal um zu lernen, welchen Belastungen ein Fahrzeug in Gefahrensituationen ausgesetzt ist und wie man diese bewältigt. 'Wenn wir dahinter kommen, wie wir Shelley auf der Rennstrecke aus einer Problemsituation lotsen, können wir das auch auf Eis', meint Gerdes.

Obwohl Shelley eine theoretisch schnellste Linie um eine Rennstrecke berechnet und diese dank präziser Korrekturen genau einhält, schlagen die besten Rennfahrer das Roboterauto auf dem 4,8-Kilometer-Rundkurs von Thunderhill um wenige Sekunden. Der Grund liegt für die Forscher auf der Hand: die intuitivere Fahrweise von Menschen. Ein Beispiel wäre eine Kurve doch etwas weiter zu nehmen, wenn dadurch die nächste besser angefahren werden kann. 'Für menschliche Lenker ist es okay, in einem gewissen Komfortbereich zu fahren. Das wollen wir in Teilen einfangen', sagt Gerdes.

Die US-Forscher werden nun vom 17. bis 19. August bei der Rolex Monterey Motorsports Reunion am Laguna Seca Raceway zwei Profis verkabeln. Mit diversen Biosensoren sollen unter anderem Körpertemperatur und Herzschlag genau verfolgt werden. Um zu ergründen, welche Manöver besonders viel Aufmerksamkeit erfordern, werden Elektroden auch die Gehirnaktivität während des Rennens messen. 'Wir müssen herausfinden, was die besten Fahrer so erfolgreich macht', sagt Gerdes. 'Wenn wir das mit Daten zur Fahrzeugdynamik kombinieren, können wir die Möglichkeiten des Autos effizienter nutzen.'

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