Roborace @ TUM: Entwicklung autonomer Fahrfunktionen für die Rennstrecke

Das Roborace Team der TUM hat auf der Formel E Rennstrecke in Berlin 2018 einen Software Stack bestehend aus Umfeldwahrnehmungs-, Planungs- und Regelungsalgorithmen präsentiert. Dieser hat auf dem ‚Devbot‘ Rennfahrzeug der Firma Roborace eine Geschwindigkeit von 150km/h und Längs- und Querbeschleunigungen von ca. 80% des physikalischen Limits erreicht. Das Fahrzeug ist mit LIDARs, Kameras, Radar- und Ultraschallsensoren ausgestattet. Als Rechenplattform dienen eine NVIDIA^® Drive PX2 und eine Speedgoat Mobile Target Machine.

Der Vortrag wird zunächst die Softwarestruktur vorstellen und im Anschluss die mit Hilfe von MATLAB^® und Simulink^® entwickelten Regelungsalgorithmen im Detail präsentieren. Neben einem Extended Kalman Filter zur Zustandsschätzung kommt ein kaskadierter Ansatz zur Regelung von Positions- und Fahrzeugdynamik zum Einsatz. Anhand von Messergebnissen des Rennstreckenszenarios wird eine detaillierte Bewertung des verwendeten Konzepts vorgenommen.

Der Einsatz von Simulink Project, Data Dictionaries und referenzierten Modellen ermöglicht einen mehrstufigen Simulationsworkflow. Zunächst wird die Regelung direkt in Simulink simuliert. Anschließend werden Planung und Regelung integriert und anhand von vorgefertigten Szenarien getestet. Die finale Softwareabnahme erfolgt auf einem Simulations-HiL, bestehend aus einer Fahrdynamik- und einer Umgebungssimulation. Die Fahrdynamiksimulation basiert auf der Vehicle Dynamics Toolbox und wird um Aktor- und Sensormodelle erweitert. Dies erlaubt eine realistische Abbildung des dynamischen Fahrzeugverhaltens im geschlossenen Regelkreis.

Die Umgebungssimulation erlaubt die Darstellung von Rennstreckenszenarien mittels der Schnittstelle der Vehicle Dynamics Toolbox zur Unreal Engine sowie die Integration von verschiedenen Sensormodellen.