Modernste Fahrzeuge, Geschwindigkeit und Wettbewerb sind auf dem Indianapolis Motor Speedway nichts Neues. Doch am 23. Oktober 2021 erlebt die Heimat der Indy 500 eine Premiere: Schnelle Autos ohne Fahrer. Mit Hilfe des offiziellen Edge-Computing-Sponsors ADLINK entwickeln Universitäten auf der ganzen Welt Rennwagen für die Indy Autonome Herausforderung (IAC) in der Lage, auf der Strecke anzutreten – und zu gewinnen – beim ersten autonomen Hochgeschwindigkeits-Landrennen mit Full-Size-Fahrzeugen.
Die Teilnehmer arbeiten daran, das Ziel zu erreichen, die Ziellinie im 20-Runden-Rennen in 25 Minuten oder weniger zu überqueren, was eine Durchschnittsgeschwindigkeit von 120 Meilen pro Stunde erfordert – und die Motivation, unter den ersten drei zu landen, ist groß. Wenn Sie dieses komplexe Problem lösen und als Erster die Ziellinie überqueren, wird das Gewinnerteam $1 Millionen verdienen. Die Zweit- und Drittplatzierten erhalten jeweils $250K und $50K.
Treffen Sie das AI Racing Tech Team der University of Hawaii
Eines der Teams, die an der bahnbrechenden Veranstaltung teilnehmen, ist das AI Racing Tech Team der University of Hawaii (UH) unter der Leitung des Ingenieursführers Gary Passon. Als Leiter des Autonomous Vehicle Tech-Programms auf dem Campus von Maui zog sich Passon von einer erfolgreichen High-Tech-Karriere nach Hawaii zurück, brachte aber seine Leidenschaft für den Autosport mit. Seine einzigartige Mischung aus Technologie, Edge-Computing und Rennsport-Expertise leitet sein 15-köpfiges Team aus Studenten, Absolventen, Forschungsassistenten und Industrie-Mentoren bei der Optimierung ihrer Fahrzeugwahrnehmung, Fahrbahn und Steuerungsalgorithmen.
Das Team von Passon, das sich aus Studenten der UH Maui Autonomous Vehicle Technology-Klasse zusammensetzt, verfügt jedoch über einige eigene Erfahrungen. Sie haben ein evKart für den Purdue evGrandPrix 2020 entwickelt. Dieses internationale autonome Elektro-Gokart-Rennen forderte die Studenten heraus, ihre eigene autonome Software zu entwickeln und in modernste Hardware und Systeme zu integrieren und sie in Indianapolis zu fahren.
Das UH AI Racing Tech Team hat ein evKart entwickelt, das Vision-Kameras, Lidars, GPS und Trägheitsmesseinheiten (IMU) verwendet, um das Fahrzeug mit der gesamten Rechenleistung und Navigation an Bord zu steuern. Das Team verwendete NVIDIA Jetson-Module, die der Embedded-Vision-Verarbeitung und -Steuerung Geschwindigkeit und Energieeffizienz verleihen. Das Team entschied sich auch für den ADLINK ROSCube, das auf ROS 2 läuft, soll Entwicklern dabei helfen, Robotik-Anwendungen am Edge zu entwickeln.
Das evKart-Design des UH AI Racing Tech Teams hat sie für den evGrandPrix-Wettbewerb qualifiziert, der aufgrund der COVID-19-Pandemie leider abgesagt werden musste. Das Team hat jedoch alles, was es gelernt hat, um sich auf den Purdue evGrandPrix vorzubereiten, gut genutzt.
Mit Edge Computing schneller vorankommen
Das UH AI Racing Tech Team begann im Frühjahr 2020 mit der Arbeit, um sich für die Indy Autonomous Challenge zu qualifizieren. Aber statt eines evKarts arbeitete das Team diesmal an einem Design eines autonomen Software-Stack für einen Dallara AV-21-Rennwagen in Originalgröße. Und sie haben einen Zustrom von frischen Talenten und neuen Perspektiven mit Universität von Kalifornien San Diego Institut für Kontextuelle Robotik Autonomes Rennteam unter der Leitung von Jack Silderman Ph.D. auch dem UH AI Racing Tech Team beitreten.
Dieses Fahrzeug wird von der ADLINK AVA-3501-Serie Robotersteuerung, die speziell für den Einsatz in Fahrzeugen entwickelt wurde, aber eine gemeinsame Plattform und eine ähnliche Konfiguration wie ROScube hat, was den Übergang vom evGrandPrix-Projekt des Teams zum IAC einfacher und vertrauter macht.
ADLINK hat ein Docker-Image entwickelt, das auf seinem Robotersteuerungssystem basiert. Diese IAC-Rennwagen-Softwareunterstützung ermöglicht es IAC-Universitätsteams, Rennen mit Open Robotics ROS 2 mit Autoware.Auto-Paketen für autonomes Fahren, Eclipse Zeno V2X und Eclipse Cyclone DDS mit integrierter Eclipse iceoryx Zero-Copy-Integration zu fahren. UH-Designs konzentrieren sich auf Open-Source-Produkte.
Dallara AV-21 Rennwagen 
Robotersteuerung der ADLINK AVA-3501-Serie
Out of the box, die Dallara AV-21 Rennplattform mit der Robotersteuerung der AVA-3501-Serie kann das Auto auf dem Indianapolis Motor Speedway navigieren. Es liegt jedoch am UH AI Racing Tech Team und an Teams anderer Universitäten, einen Rennalgorithmus und ein System von Sensorpaketen zu entwickeln, die ihre Fahrzeuge auf der Rennstrecke bewältigen können – und innovativ zu sein, damit ihr Beitrag die Bestzeit erzielt.
Darüber hinaus können die Designs, die die Teams für den Wettbewerb erstellen, auch einige anhaltende Herausforderungen im Zusammenhang mit der Kommerzialisierung autonomer Fahrzeuge lösen. Ihre Projekte können Erkenntnisse und Lösungen für Probleme wie das Vermeiden plötzlicher Hindernisse bei hohen Geschwindigkeiten bei gleichzeitiger Beibehaltung der Kontrolle liefern. Das IAC trägt auch dazu bei, autonome Fahrzeuge und Edge-Computing im Allgemeinen voranzutreiben, indem es die nächste Generation von Ingenieuren, Technologen und Experten für maschinelles Lernen fördert, die Fähigkeiten entwickeln, die die Welt zum Besseren verändern können.
Die Indy Autonomous Challenge-Teams im Auge
Um sich für das Rennen im Oktober 2021 zu qualifizieren, testeten Teams ihre Software im Mai 2021 virtuell in einer Simulation powered by Ansys. Unter den Einsteigern 15 Mannschaften qualifizierte sich für das Rennen in Indianapolis und hebt die Konkurrenz – Spannung – auf die nächste Stufe.
Das AI Racing Tech Team der University of Hawaii wird dabei sein! Folgen Sie dem Team auf Twitter @AIRacingTech.
Für Informationen und Updates zum Rennen besuchen Sie die Website der Indy Autonomous Challenge
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