Der Audi Autonomous Driving Cup

Der Audi Autonomous Driving Cup ist ein interdisziplinärer Wettbewerb, der sich an Studierende der Informatik, Elektrotechnik und verwandte Studiengänge richtet. Die Studierenden entwickeln automatisierte Fahrfunktionen für Miniaturfahrzeuge und kämpfen dabei mit ähnlichen Herausforderungen wie an realen, großen Fahrzeugen. Die von Audi bereitgestellten Fahrzeuge inklusive einer Basissoftware bieten die perfekte Grundlage, um höher entwickelte Wahrnehmungs- und Planungsalgorithmen zu entwickeln. Sowohl der interdisziplinäre Charakter, als auch die Entwicklung industrienaher Themen ist der perfekte Grund, den Wettbewerb durch das FZI zu unterstützen. Die Idee, Anwendungen aus der realen Welt auf Miniaturfahrzeugen zu entwickeln, wurde in eine Vielzahl von Projekten integriert. Über die letzten Jahre wurde hierfür eine ganze Infrastruktur aufgebaut, inklusive weitreichender Umweltobjekte von unterschiedlicher Qualität und Ausmaßen und einer voll ausgestatteten, intuitiven Simulation für ein effizientes Testen der Algorithmen.


Team AlpaKa 2018

Das vom FZI unterstützte Team AlpaKa ist eines der zehn Teams, die am vierten Audi Autonomous Driving Cup 2018 teilnehmen. Die Studenten Simon Roesler, Maximilian Zipfl, Shuxiao Ding, Mark Timon Hüneberg und Yimeng Zhu sind hoch motiviert, sich den Herausforderungen des autonomen Fahrens zu stellen.­


Team KADABRA 2017

Das vom FZI unterstützte Team KADABRA war eines der 10 Teams, die am dritten Audi Autonomous Driving Cup 2017 teilgenommen haben. Die Studenten Robin Andlauer, Kolja Esders, Nico Kuhn, Fabian Dürr und Kai Braun konnten den zweiten Platz der Vorjahre leider nicht verteidigen. Das Team KADABRA baute auf dem Code und den Erfahrungen der Teams KAtana und KACADU auf. Die Software wurde von einer monolithischen zu einer modularisierten Mikroarchitektur umgestaltet. Mit Hilfe von Fully Convolutional Neural Networks wurde eine verbesserte, robuste Straßenwahrnehmung erreicht. Die notwendigen Trainingsdaten wurden in Simulationen generiert, was ein automatisiertes Labeln ermöglichte. Darüber hinaus wurde unter Verwendung des Echtzeit-Objekterkennungssystems YOLO eine neue Methode für Erkennung und Tracking von Autos und Fußgängern implementiert.

Team KACADU 2016

 Das vom FZI unterstützte Team KACADU war eines von insgesamt 10 Teams, die am Audi Autonomous Driving Cup 2016 teilgenommen haben. Die Studenten Vitali Kaiser, Jan­-Markus Gomer, Micha Pfeiffer, Peter Zimmer und David Zimmerer verteidigten hierbei erfolgreich den im Vorjahr bereits erreichten zweiten Platz.

Das Team KACADU konnte hierbei auf den Erfahrungen des Teams KAtana aufbauen. Die modulare Miniatur-Umgebung wurde durch Elemente erweitert, sowohl durch wenige hochpräzise Elemente für realistische Wettbewerbsbedingungen als auch durch große, schnell rekonfigurierbare Teile aus Teppich, die ein großflächiges Testen mit mehreren Fahrzeugen ermöglichen. Das Konzept der robusten hierarchischen  Straßenwahrnehmung wurde beibehalten und auf Basis einer performanten gitterbasierten Inferenzstrategie neu implementiert.

In einem parallel stattfindenden Praktikum wurde von Studierenden des KIT außerdem die Basis für eine Simulation für Modellfahrzeuge gelegt, die für die zukünftigen Wettbewerbe ausgebaut und erweitert wird. 

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Das vom FZI unterstützte Team KACADU war eines von insgesamt 10 Teams, die am Audi Autonomous Driving Cup 2016 teilgenommen haben. Die Studenten Vitali Kaiser, Jan­-Markus Gomer, Micha Pfeiffer, Peter Zimmer und David Zimmerer verteidigten hierbei erfolgreich den im Vorjahr bereits erreichten zweiten Platz.

Das Team KACADU konnte hierbei auf den Erfahrungen des Teams KAtana aufbauen. Die modulare Miniatur-Umgebung wurde durch Elemente erweitert, sowohl durch wenige hochpräzise Elemente für realistische Wettbewerbsbedingungen als auch durch große, schnell rekonfigurierbare Teile aus Teppich, die ein großflächiges Testen mit mehreren Fahrzeugen ermöglichen. Das Konzept der robusten hierarchischen  Straßenwahrnehmung wurde beibehalten und auf Basis einer performanten gitterbasierten Inferenzstrategie neu implementiert.

In einem parallel stattfindenden Praktikum wurde von Studierenden des KIT außerdem die Basis für eine Simulation für Modellfahrzeuge gelegt, die für die zukünftigen Wettbewerbe ausgebaut und erweitert wird. 

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Das vom FZI unterstützte Team KACADU war eines von insgesamt 10 Teams, die am Audi Autonomous Driving Cup 2016 teilgenommen haben. Die Studenten Vitali Kaiser, Jan­-Markus Gomer, Micha Pfeiffer, Peter Zimmer und David Zimmerer verteidigten hierbei erfolgreich den im Vorjahr bereits erreichten zweiten Platz.

Das Team KACADU konnte hierbei auf den Erfahrungen des Teams KAtana aufbauen. Die modulare Miniatur-Umgebung wurde durch Elemente erweitert, sowohl durch wenige hochpräzise Elemente für realistische Wettbewerbsbedingungen als auch durch große, schnell rekonfigurierbare Teile aus Teppich, die ein großflächiges Testen mit mehreren Fahrzeugen ermöglichen. Das Konzept der robusten hierarchischen  Straßenwahrnehmung wurde beibehalten und auf Basis einer performanten gitterbasierten Inferenzstrategie neu implementiert.

In einem parallel stattfindenden Praktikum wurde von Studierenden des KIT außerdem die Basis für eine Simulation für Modellfahrzeuge gelegt, die für die zukünftigen Wettbewerbe ausgebaut und erweitert wird. 

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Veröffentlichung

Detaillierte Informationen zum Konzept der robusten Umgebungswahrnehmung wurden im Rahmen der IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems am 1­4. November 2016 der Forschungsgemeinschaft präsentiert.

Die Veröffentlichung finden Sie hier: https://www.researchgate.net/publication/309675872_Robust_Environment_Perception_for_the_Audi_Autonomous_Driving_Cup

Der Quellcode kann auf GitHub heruntergeladen werden: https://github.com/fzi-forschungszentrum-informatik/aadc2016

Team KAtana 2015

Das vom FZI unterstützte Team KAtana war eines von 10 Teams, die im ersten Audi Autonomous Driving Cup im Jahr 2015 teilgenommen haben. Die Studenten Raphael Frisch, Christoph Rist, Nilan Marktanner, Philipp Hertweck und Sascha Ibrahimpasic erreichten das Finale und erzielten dort den zweiten Platz.

Zusammen mit dem Team KAtana begann das FZI Erfahrung mit dem Wettbewerb zu sammeln. Die gestellten Herausforderungen legten die Basis für die Betreuung in den weiteren Wettbewerben. Zum Testen der Algorithmen wurde dabei eine reale Testumgebung aufgebaut, eine erste Implementierung einer robusten hierarchischen Wahrnehmung der Straßenumgebung implementiert und im Wettbewerb genutzt. Außerdem wurde während des Wettbewerbs ersichtlich, dass für zukünftige Wettbewerbe eine virtuelle Testumgebung von Vorteil sein wird.

Mehr Informationen

Der Quellcode des Beitrags ist auf GitHub veröffentlicht: https://github.com/KAtana-Karlsruhe/AADC_2015_KAtana

Simulationsumgebung für hochautomatisierte Modellfahrzeuge

Zur Unterstützung des Audi Autonomous Driving Cup entwickelte das FZI auf Basis eines Praktikums eine Simulationsumgebung für hochautomatisierte Fahrfunktionen auf Modellfahrzeugen. Diese Simulationsumgebung basiert auf der Open-Source Umgebung Gazebo. Sie besteht aus:

  • einem intuitiven Szenarieneditor für Straßenelemente und Verkehrszeichen
  • einem physikalischen und geometrischen Fahrzeugmodell mit Sensoren und Aktuatoren
  • Verhaltensmodellen für andere Verkehrsteilnehmer

Diese Simulationsumgebung wird kontinuierlich weiterentwickelt, um die Studierenden der nachfolgenden Wettbewerbe zu unterstützen.

Veröffentlichung

Informationen zum der Simulation zugrundeliegenden Konzept wurden im Rahmen der IEEE International Conference on Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous Robots (SIMPAR) am 16. Dezember 2016 vorgestellt.


Ansprechpartner

Dipl.-Math. techn. Florian Kuhnt

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Werdegang

Florian Kuhnt studierte bis 2012 Technomathematik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Schwerpunkte liegen in den Gebieten Kognitive Systeme und Robotik.

Seine Diplomarbeit mit dem Titel „Probabilistische Kollisionsprädiktion für Segway-Transporter“ führte er in der Abteilung Technisch Kognitive Systeme (TKS) am Forschungszentrum Informatik (FZI) durch.

Seit Juni 2012 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung TKS. Er ist im Bereich der Lokalisierung und Prädiktion von Verkehrsteilnehmern unter Berücksichtigung von Karteninformationen tätig.

Publikationen

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Kontakt

Telefon: +49 721 9654-364
Fax: +49 721 9654-365
E-Mail: kuhnt@dont-want-spam.fzi.de

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Marc Zofka

Abteilungsleiter

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Werdegang

Marc Zofka studierte von 2007 bis 2010 Information Engineering an der Universität Konstanz mit dem Schwerpunkt Visual Analytics. Im Anschluss belegte er den Masterstudiengang Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Schwerpunkte liegen in den Gebieten Kognitive Systeme, Robotik und Sensorfusion.

Seine Masterarbeit mit dem Titel "Regularisierung der Korrespondenzfindung von Unterwasseraufnahmen" legte er am Lehrstuhl für interaktive Echtzeitsysteme in Kooperation mit dem Fraunhofer IOSB ab.

Seit Mai 2013 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung TKS. Er ist im Bereich des energieeffizienten Fahrens und der  Verifikation von Fahrassistenzsystemen tätig.

Publikationen

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Telefon: +49 721 9654-366
Fax: +49 721 9654-367
E-Mail: zofka@dont-want-spam.fzi.de

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