Elektrische Traktoren spielen eine bedeutende Rolle bei der Nutzung des wirtschaftlichen und ökologischen Potenzials moderner landwirtschaftlicher Betriebe. Ein Team am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik der TUM stellen sich daher die Frage, welche landwirtschaftlichen Tätigkeiten mit elektrischen Traktoren durchgeführt werden können und ob sich ein wirtschaftlicher Nutzen ergibt. Aktuell gibt es nur eine Handvoll batterieelektrischer Traktoren im Einsatz, welche das Team bereits eingehend analysiert hat.
Ziel ist die Entwicklung einer Simulationsplattform für die Konzeptentwicklung von elektrischen Traktoren. Auf Grundlage empirischer Daten entwickeln die Forschenden zunächst innovative Traktorkonzepte, die auf einen bestimmten Anwendungsfall zugeschnitten sind. Den perfekten elektrischen Traktor für jeden Landwirt sozusagen. Anschließend wird eine ganzheitliche Kostenanalyse duchgeführt und das wirtschaftliche Potenzial im Vergleich zu einem konventionellen Dieseltraktor quantifiziert..
Laut den Voranalysen des Teams stagniert die Elektrifizierung landwirtschaftlicher Maschinen aufgrund von drei Hauptgründen:
Hohe Investitionskosten: Aktuelle Lösungen für elektrische Traktoren sind teuer und erfordern zusätzliche Investitionen in die Infrastruktur.
Hohe Betriebsstunden: Landwirte benötigen eine hohe Batteriekapazität und permanente Verfügbarkeit, um landwirtschaftliche Arbeiten durchzuführen.
Integration in die Betriebsinfrastruktur: Landwirtschaftsbetriebe verfügen oft nicht über die Infrastruktur und ganzheitliche Energielösungen, um das Potenzial der Elektrifizierung zu nutzen.
Diese drei Herrausforderungen möchte das Team rund um Korbinian Götz und Clemens Pizzinini durch technisch-wirtschaftliche Bewertung möglicher Traktorkonzepte lösen. Die modulare TUMtrac Plattfrom ist als Test- und Validierungsfahrzeug gedacht und soll der Forschung sowie Industrie zugänglich gemacht werden.
Auf der AGRITECHNICA im November 2023, der weltweit führenden Fachmesse für landwirtschaftliche Maschinen wird das Team die Software sowie den zugehörigen Forschungstraktor vorstellen. Aktuell suchen die Forschenden noch Partner, die sich bei der kommenden Iterationsstufe des TUMtrac im Zuge eines Forschungsprojekt beteiligen möchten
Weiter Informationen zum Projekt finden sich auf der TUMtrac Website
Terminanfrage für ein Gespräch auf der AgriTechnica können hier gestellt werden
Agritechnica, Nov 12-18, Hannover, Pavilion P11, B18.
Ein Team der Technischen Universität München (TUM) hat eine Software entwickelt, die es möglich macht, Rennwagen ohne Fahrer im Motorsport antreten zu lassen. Damit konnte das TUM Autonomous Motorsport Team bei den Autonomous Challenges in Indianapolis und jüngst auf der CES in Las Vegas den 1. und 2. Platz belegen. Hat die Technologie das Potenzial, den Rennsport zu revolutionieren? Markus Lienkamp, Professor für Fahrzeugtechnik, gibt Antworten.
Herr Prof. Lienkamp, wie kamen Sie auf die Idee, mit Ihrem Team an den beiden Autonomous Challenges in den USA teilzunehmen?
Die Geschichte nimmt bereits 2005 ihren Anfang. Damals hat der Informatiker Sebastian Thrun von der Stanford University die DARPA Grand Challenge gewonnen, das bis dato wichtigste und einzige Rennen für autonome Fahrzeuge durch die Wüste Nevadas. Ich war damals bei Volkswagen tätig und wir haben dort den Wagen für ihn aufgebaut. 2007 folgte dann die Urban Challenge in Kalifornien, ein Rennen für autonome Wagen auf befestigter Straße unter realen Verkehrsbedingungen, bei dem erneut drei Volkswagen-Fahrzeuge für verschiedene Universitäten im Finale standen. Sebastian Thrun hatte dann die Idee, Geschwindigkeitsrennen ähnlich der Formel 1 auf einer echten Rennstrecke zu fahren. Damit war das Konzept der Autonomous Challenge geboren. Klar, dass ich da auch mit einem Team der TUM teilnehmen wollte.
In autonomen Fahrzeugen, die derzeit für die Straße getestet werden, ist schon enorm viel KI verbaut. Was unterscheidet die Software, die sie für die Rennwagen nutzen, von den bereits vorhandenen Systemen?
Auf der Rennstrecke gibt es weder Verkehrsregeln noch Orientierungspunkte wie Fahrspuren, Ampeln oder Schilder. Letztlich fahren wir gegen „unberechenbare“ Objekte, in unserem Fall sind das die anderen Rennwagen, die wir erkennen und von denen wir vorhersagen müssen, wohin sie sich bewegen. Das Ganze mit Geschwindigkeiten von über 250 km/h. Wir können das leisten, weil unsere Software sich nicht darauf konzentriert, Verkehrsregeln strikt zu befolgen, wie das bei anderen Herstellern der Fall ist. Stattdessen berechnet sie die Aufenthaltswahrscheinlichkeiten der anderen Objekte und folgert daraus die optimale Lösung für die Eigenbewegung.
Wie macht das Ihre Software genau?
Unsere Technologie bedient sich der üblichen Sensorik mit Laser, Kamera und Radar. Die Software kennt die Rennstrecke und detektiert die anderen Fahrzeuge. So kann sie die wahrscheinlichste Trajektorie, also an welchem Punkt zu welcher Zeit sich das andere Fahrzeug auf der Strecke bewegen wird, voraussagen und die eigene Bewegung hindurchplanen. Eine wichtige Rolle spielt hierbei auch die Rechengeschwindigkeit der Software. Diese ist entscheidend, um aggressive Manöver sicher zu fahren und auf kritische Situationen spontan zu reagieren.
Enorm geholfen hat zudem, dass wir die Software Open Source für alle verfügbar gemacht haben und so auch andere Teams daran weiterarbeiten können. Das bringt Tempo in den Entwicklungsprozess, sodass weltweit bald mehr Menschen an unserem Code arbeiten können als alle Automobilhersteller zusammen an Entwicklungskapazität haben. Letztlich sind eine Software und auch der Wagen aber immer nur so gut wie das Team dahinter. Ich habe eine außergewöhnlich gute Mannschaft, die mit riesigem Einsatz weit über ihr normales Tagesgeschäft hinaus zu diesem Erfolg beigetragen hat. 15 Doktoranden haben über vier Jahre hinweg dieses ganze Projekt getragen. Vier Teamleiter haben zudem in den verschiedenen Phasen das Team zum Erfolg geführt.
Die Formel 1 ist das bekannteste Autorennen der Welt. Halten Sie es für möglich, dass in Zukunft nur noch fahrerlos gefahren wird?
Das ist sowohl eine technische als auch eine emotionale Diskussion, die vor allem die Zuschauer betrifft. Diese binden sich ja immer sehr gern an eine bestimmte Fahrerpersönlichkeit und fiebern mit. Wenn ich mir die stetig wachsende Begeisterung für E-Sports anschaue, glaube ich, dass es irgendwann beides geben wird. Technisch gesehen muss man sich natürlich immer fragen, wann es realistisch ist, den Fahrer oder die Fahrerin wirklich ersetzen zu können. Nach unseren Erfahrungen in Indianapolis, glauben wir: Bis 2025 könnte das möglich sein. Wir können uns sogar vorstellen, dass wir bei einem echten Formel 1 Rennen eines unserer autonomen Fahrzeuge mitschicken, das dann gegen menschliche Profis konkurriert.
Wie hoch schätzen Sie die Chance ein, dass ein autonom fahrender Wagen einen Menschen schlagen könnte?
Nach aktuellem Stand ist unsere Software bereits auf dem Niveau eines Amateur-Fahrers. Wenn wir von der Profi-Liga sprechen, zeigen Erfahrungswerte, dass wir etwa eine halbe Sekunde hinterher wären. Es wird also wohl noch ein paar Jahre Zeit brauchen, bis unsere autonomen Fahrzeuge Rennsport-Profis schlagen können. Sie müssen sich das vorstellen wie ein Schachspiel gegen den Computer. Am Anfang hat die KI darin erst einmal nur Hobby-Spieler schlagen können. Bis das beim Weltmeister möglich war, hat es ein ganzes Stück gedauert. Möglich ist es aber definitiv.
Nach so großen Erfolgen in Indianapolis und Las Vegas – wie geht es jetzt weiter?
Der Wettbewerb wird ziemlich sicher zur CES im nächsten Jahr fortgesetzt. Da werden wir dann wieder antreten. Wir wollen unsere Erkenntnisse aus den Rennen aber auch auf die Straße bringen – zum Beispiel mit einem autonomen Shuttle während des Oktoberfestes. Und wir haben eine eigene Software-Firma, „driveblocks“, gegründet, die das Ganze industrialisiert und zur Serienreife bringt. Unser Knowhow wird somit bald zu kaufen sein.
https://www.tum.de/die-tum/aktuelles/pressemitteilungen/details/37129
Sie gingen als Titelverteidiger ins Rennen und testeten am Freitag bewusst ihre Grenzen aus: Mit spektakulären Überholmanövern hat das Team der Technischen Universität München (TUM) bei der Autonomous Challenge @CES in Las Vegas den zweiten Platz belegt. Im direkten Duell mit dem Team PoliMOVE erreichte ihr durch Künstliche Intelligenz gesteuerter Rennwagen dabei Spitzengeschwindigkeiten von bis zu 270 km/h. Das Team erhielt ein Preisgeld von 50.000 Dollar.
„Wir sind alle extrem zufrieden mit dem Ergebnis“ sagt Prof. Markus Lienkamp, Inhaber des Lehrstuhls für Fahrzeugtechnik. „Wir konnten bei diesem Rennen zeigen, was unser autonomes Fahrzeug im Zusammenspiel mit anderen Fahrzeugen bei solchen extrem hohen Geschwindigkeiten leisten kann. Wir sind noch nie so schnell gefahren wie heute. Ich bin sehr stolz auf unsere Platzierung. Was aber wirklich zählt ist der Fortschritt, den wir hier heute erreichen konnten. Das ist ein Sieg für den gesamten autonomen Rennsport.“
Fünf universitäre Teams waren am Freitag auf dem Las Vegas Motor Speedway bei der Autonomous Challenge @ CES an den Start gegangen. Dabei gab es eine ganz besondere Herausforderung zu meistern: Jeweils zwei autonom fahrende Rennwagen lieferten sich in mehreren Runden ein direktes Kopf-an-Kopf-Rennen auf der Strecke. Dementsprechend waren zahlreiche Überholmanöver und potentiell riskante Interaktionen mit anderen Autos zu sehen.
Das Team „TUM Autonomous Motorsport“ meisterte die Duelle anfänglich ohne Probleme. Erst in der finalen Runde gegen das Team PoliMOVE aus Mailand kam das Fahrzeug an seine Grenzen.
„Zunächst haben wir uns an das gegnerische Fahrzeug rangetatstet und sind kontrollierte Überholmanöver gefahren. Dann haben wir die Geschwindigkeit Stück für Stück erhöht. Beim Zusammenspiel aus Wahrnehmung, Bewegungsplanung und Regelung kam es dadurch dann allerdings zu kleineren Problemen, die in Summe zur Überschreitung des Limits geführt und das Fahrzeug dann letztlich aus der Bahn gebracht haben“, sagt Teamleiter Phillip Karle. “Man muss aber sagen, dass wir das erste Mal bei so hoher Geschwindigkeit gegen ein anderes Rennfahrzeug gefahren sind und bewusst die Grenzen austesten wollen.“ Wodurch und wann genau das Fahrzeug dann schlussendlich an sein Limit kam, müsse jetzt noch analysiert werden. „Letztlich haben uns unsere Liebe zum Detail, der Teamgeist unserer Mannschaft und erstklassiges Bavarian Engineering zum Erfolg geführt.“
Für ihre Platzierung erhielt das Team ein Preisgeld von 50.000 US-Dollar. Doch das Geld ist für die Wissenschaftler nicht das Wichtigste: „Wir wollen jetzt die Technologie auf die Straße bringen“, sagt Lienkamp.
„Dazu stellen wir unsere Forschungsarbeiten Open Source zur Verfügung. Parallel dazu haben wir mit den ehemaligen Doktoranden um Alexander Wischnewski die Software-Firma driveblocks gegründet, die sich um die Serienumsetzung kümmert.“
TUM-Präsident Thomas F. Hofmann gratuliert dem Team: „Was für ein großartiger Erfolg! Neugierde und Teamgeist, die bewusste Auflösung der Grenzen von Theorie und Praxis, und das Verbinden von Disziplinen und Nationen – dafür stehen unsere Nachwuchsinitiativen in globalen Technologiewettbewerben. Ich gratuliere unserem Team aus Studierenden, Promovierenden und Postdocs unter der Leitung von Prof. Markus Lienkamp von ganzem Herzen.“
Auch Bayerns Wissenschaftsminister Bernd Sibler gratuliert dem Team TUM Autonomous Motorsport: „Herzlichen Glückwunsch zu diesem tollen Erfolg. Mit Ehrgeiz, akribischer Vorbereitung, viel Knowhow und sportlichem Wetteifer und Mut haben Sie unter Beweis gestellt, wie innovative Forschung und technischer Fortschritt unsere Zukunft real mitgestalten können. Dank der gewonnenen Erkenntnisse kommen wir auch bei der Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge im Straßenverkehr einen großen Schritt weiter. Das Ergebnis des Wettbewerbs zeigt einmal mehr, dass bayerische KI-Forschung und Ingenieurskunst ganz vorne in der Welt mitspielen.“
Die Mannschaft der TUM ging in Las Vegas als Titelverteidiger ins Rennen. Denn im Oktober waren alle konkurrierenden Teams schon einmal in Indianapolis aufeinandergetroffen: Bei der Indy Autonomous Challenge zählte allerdings allein die höchste gefahrene Geschwindigkeit. „TUM Autonomous Motorsport“ konnte damals mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 218 km/h den Sieg und damit eine Million Dollar Preisgeld einfahren.
Organisiert wurde die Autonomous Challenge @ CES von der Non-Profit-Organisation Energy Systems Network, die auch bereits die Indy Autonomous Challenge initiiert hatte. Das Rennen war ein Highlight im Programm der Technologiemesse CES, die vom 5. bis 7. Januar in Las Vegas stattfand.
https://www.tum.de/die-tum/aktuelles/pressemitteilungen/details/37130
Auf dem Indianapolis Motor Speedway fand am Samstag die Indy Autonomous Challenge statt – als vollständig fahrerloses Autorennen. Neun Teams von Universitäten aus aller Welt traten mit durch Künstlicher Intelligenz (KI) gesteuerten Rennwagen gegeneinander an. Das Team der Technischen Universität München (TUM) fuhr mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 218 Stundenkilometern die schnellste Zeit im Finale. Damit sicherten sich die jungen Forscher den ersten Platz und das Preisgeld von einer Million US Dollar.
Es war ein ganz besonderes Rennen, das am Samstag auf dem Indianapolis Motor Speedway stattfand. Denn die Rennwagen wurden nicht von Menschen gesteuert, sondern von Computern. Universitäten aus der ganzen Welt waren aufgerufen, auf Künstliche Intelligenz basierende Systeme zu entwickeln, um die Rennwagen autonom auf der Rennstrecke fahren zu lassen. Ausgerichtet wurde der Wettbewerb vom gemeinnützigen Energy Systems Network und dem Indianapolis Motor Speedway. Hauptziel des Rennens war es, die Technologieentwicklung für autonomes Fahren und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme voranzutreiben.
Bereits die Teilnahme an dem Rennen ist ein Erfolg. Denn nur neun Teams wurden zugelassen, die TUM nahm mit ihrem Team „TUM Autonomous Motorsport” als einzige Universität aus Deutschland teil. Dabei erreichte das Auto der jungen Forschenden der TUM eine Durchschnittsgeschwindigkeit von 218 Stundenkilometern. „Wir sind super glücklich mit diesem Ergebnis“, sagt Teammanager Alexander Wischnewski. „Unser Ziel war es, über 200 km/h zu erreichen und das haben wir geschafft.“ Den zweiten Platz erreichte das „EuroRacing“, ein Gemeinschaftsteam aus der University of Modena and Reggio Emilia, University of Pisa, ETH Zürich und der Polish Academy of Sciences.
„Die Anforderungen, die bei der Indy Autonomous Challenge an ein Fahrzeug gestellt werden, sind enorm“, erklärt Wischnewski. „Anders als im normalen Straßenverkehr gibt es so gut wie keine Regeln, das Verhalten der anderen Fahrzeuge ist daher schwer vorhersehbar. Bei Geschwindigkeiten von bis zu 300 Stundenkilometern muss die Software extrem schnell auf Veränderungen reagieren.“
Der Bordcomputer erfasst und analysiert dabei in Sekundenbruchteilen alle Informationen, die Kameras, LIDAR-Sensoren, GPS-Empfänger und Radarsensoren liefern. Mithilfe der Daten werden Prognosen darüber erstellt, wohin sich die anderen Fahrzeuge bewegen, um Entscheidungen zu treffen, die als Fahrbefehle an Lenkung oder Bremsen gegeben werden.
Anderthalb Jahre haben rund 60 Doktoranden und Studierende des Lehrstuhls für Fahrzeugtechnik und des Lehrstuhls für Regelungstechnik der TUM an einer Software-Architektur gearbeitet, mit der sich diese Aufgaben sicher und auch schnell lösen lassen. Dabei konnten sie auf Erfahrungen früherer Projekte zurückgreifen. So hatte das TUM Autonomous Motorsport Team 2018 bei den Roborace-Demonstrationen beim Formula-E Event in Berlin und 2019 auf der Rennstrecke im spanischen Monteblanco teilgenommen. Trotzdem musste aufgrund der veränderten Bedingungen und Regeln des aktuellen Rennens eine völlig neue Software entwickelt werden.
„Wir haben sehr viel Zeit und Energie in die Simulation des Rennwagens und der Rennstrecke gesteckt“, sagt Wischnewski. Eine große Herausforderung war es dabei, die Sensoren wie etwa optische Kameras und Laser digital nachzubilden. Auch hatten es die Forschenden und Studierenden geschafft, Rennen mit bis zu acht autonomen Rennfahrzeugen zu simulieren. „Wir konnten durch die virtuellen Rennen bereits viele Fehler erkennen und beheben. Und so hatten wir auch den Vorteil, dass die Übertragung der Software auf das reale Auto für uns kein großes Problem war.“
Der Sieg beim Rennen in Indianapolis ist für das Team ein großer Erfolg. Aber den Forschenden geht es um mehr, betont Wischnewski: „Wir können im Rennen die schnelle Reaktion eines autonomen Fahrzeugs auf unvorhergesehene Ereignisse bei hohen Geschwindigkeiten testen und optimieren. Diese Erfahrungen bringen uns bei der Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge im Straßenverkehr einen großen Schritt weiter.“
Ein weiterer wichtiger Aspekt: „Wir konnten viel darüber erfahren, wie einzelne Teile der Software zusammenspielen. Forschungsprojekte konzentrieren sich oft auf wenige konkrete Fragestellungen. Wir haben die Chance zu sehen, welche Probleme sich ergeben, wenn man das komplette System betrachtet.“
TUM-Präsident Thomas F. Hofmann gratulierte zum Sieg: „Das ist ein fantastischer Erfolg unseres TUM-Teams – herzliche Gratulation! Er stellt abermals unter Beweis, dass Deutschland mit der Kombination aus Neugier, Teamgeist und ingenieurwissenschaftlicher Systemintegration auch in Zukunft die Nase vorn haben kann. Erst der viermalige Sieg im Hyperloop-Wettbewerb, dann vor kurzem der grandiose Erfolg von TUM-Boring, und jetzt die Indy Autonomous Challenge – bei jedem dieser hochkarätigen, globalen Wettbewerbe sind Teams der TUM als Sieger vom Platz gegangen. Darauf können wir alle stolz sein.“
www.tum.de/die-tum/aktuelles/pressemitteilungen/details/37009
In der Indy Autonomous Challenge (IAC) sollen bis zu 18 autonome Rennfahrzeuge auf dem Indianapolis Motor Speedway, auf dem jährlich das berühmte Indy500 Rennen ausgetragen wird, um den Sieg kämpfen. Als Vorbereitung auf das Rennen im Oktober 2021 wurde jetzt zum ersten Mal ein simulatives Rennen gegen die konkurrierenden Teams ausgetragen. Dabei musste unsere Software auf unterschiedlichste Rennsituationen zuverlässig und sicher reagieren. In einem unterhaltsamen Rennen mit sehenswerten Überholmanövern konnten wir den 2. Platz und ein Preisgeld von $50.000 erringen. Mit geringem Vorsprung gewonnen haben unsere Konkurrenten aus Italien. Das komplette Event ist auf YouTube zu finden.
Nach der bestandenen Generalprobe konzentrieren wir uns nun auf die Übertragung der Software-Features auf das echte Rennfahrzeug.
Inbetriebnahme des Rennfahrzeugs
Unser neuartiger Ansatz zur Prädiktion anderer Fahrzeuge und zur Planung des eigenen Fahrverhaltens konnte in den letzten Monaten ausführlich getestet und erweitert werden. Damit ist unsere Software in der Lage, in Sekundenbruchteilen auf Rennsituationen mit mehreren gegnerischen Fahrzeugen zu reagieren. Nach den umfassenden Tests und Vorbereitungsarbeiten an unserem Hardware-in-the-Loop(HiL)-Simulator beginnen wir im Juli mit der Integration unserer Algorithmen auf dem realen Rennfahrzeug. Dazu ist ein Teil unseres Teams bereits nach Indianapolis gereist. Zusätzlich zur Inbetriebnahme der gesamten Software werden im Laufe der nächsten Wochen Kamera- und LiDAR-Datensätze aufgezeichnet, die für die Weiterentwicklung der Perception-Algorithmen zentral sind.
Studienarbeiten (Bachelor-, Semester-, Masterarbeit) werden vom Team in allen Bereichen des autonomen Fahrens angeboten. Weiterführende Informationen sind auf der offiziellen Projektseite zu finden. Bei Fragen kontaktieren Sie gerne die entsprechende Ansprechperson im Team.
Um Forschung und Lehre am FTM der Öffentlichkeit zugänglich zu machen, steht seit Kurzem ein offizieller YouTube-Kanal bereit. Zum Auftakt wurde die gesamte Vorlesungsreihe Softwareentwicklung für Autonomes Fahren zur Verfügung gestellt. In Zukunft sollen weitere Vorlesungsinhalte sowie Vorträge zu Publikationen folgen.
Der Münchner Cluster für die Zukunft der Mobilität in Metropolregionen (M Cube) unter Leitung der Technischen Universität München (TUM) hat sich im Wettbewerb „Clusters4Future“ des Bundes durchgesetzt. „M Cube“ startet im Oktober 2021 und wird dabei mit bis zu 45 Millionen Euro über neun Jahre gefördert. In dem regionalen Netzwerk arbeiten ein interdisziplinäres Forschungsteam und Partner aus Wirtschaft und Gesellschaft an Lösungen für die großen Herausforderungen im Mobilitätssektor.
Unter der Federführung der TUM-Professoren Markus Lienkamp (Fahrzeugtechnik), Sebastian Pfotenhauer (Innovationsforschung) und Gebhard Wulfhorst (Siedlungsstruktur und Verkehrsplanung) und mit breiter Unterstützung aus der Professorenschaft, lokalen Wirtschaft und öffentlichen Hand wurde der Grundstein für eine neue Phase der interdisziplinären, gesellschaftsorientierten Mobilitätsforschung an der TUM gelegt. “Mobilität ist ein Schlüsselthema für München und Deutschland, aber auch global — hier treffen Herausforderungen zu Stadtentwicklung und Innovationskraft auf Fragen von Nachhaltigkeit und sozialer Gerechtigkeit,” sagt Prof. Sebastian Pfotenhauer (MCTS / TUM School of Management). “Für die TUM ist die Zukunftscluster-Initiative eine Chance, ihre vielseitige Forschung zu Mobilitätsthemen zu bündeln und gezielt an Fragen gesellschaftlicher Verantwortung auszurichten.”
M Cube repräsentiert einen interdisziplinären Forschungsansatz, der Kompetenzen entlang von drei Schwerpunkten bündelt: Autonomes, geteiltes und elektrisches Fahren; Vernetzung multimodaler Mobilität; integrierter Verkehrsentwicklung auf Quartiers- und Regionalebene. Die Initiative verfolgt strategische Ziele mit Blick auf ökonomische, soziale und ökologische Nachhaltigkeit. Die Forschung in M Cube erfolgt daher in enger Kooperation unterschiedlicher Fachrichtungen mit Praxisexperten aus Unternehmen und der Gesellschaft. Sie ermöglicht modellhafte und skalierbare Lösungen, die in Reallaboren ko-kreativ entwickelt und getestet werden. Dabei gilt es, konkrete gesellschaftliche Herausforderungen anzugehen. Das Projekt greift die Breite der Mobilitätsforschung an der TUM auf und arbeitet eng mit starken Projektpartnern aus der Region zusammen, wie BMW, MAN, der Deutschen Bahn, der MVG/Stadtwerke München, der Landeshauptstadt München und dem Bayerischen Staatsministeriums für Wohnen, Bau und Verkehr.
„Im Zukunftscluster M Cube verfolgen wir das Ziel, auf der Grundlage der traditionellen Stärke Deutschlands bei Verkehrstechnologien Transformationen verantwortungsbewusst zu gestalten, proaktiv Gegenakzente zu Trends aus anderen Ländern zu setzen und eine Referenzregion für nachhaltige Mobilitätsinnovation zu werden“, sagt Pfotenhauer. „Dabei betrachten wir gemeinsam mit unseren Partnern auch wirtschaftliche, gesellschaftliche, politische, rechtliche und ethische Aspekte der Mobilität. Wir decken ein breites Spektrum von Akteuren ab – von NGOs über die Landeshauptstadt München bis hin zu HighTech Start-Ups und drei DAX-Unternehmen. Damit geht dieser Ansatz weit über rein technologische Entwicklungen hinaus.“
Du hast Lust auf ein interdisziplinäres Studierendenprojekt, Mobilitätsinnovation und hands-on Forschungserfahrung im Ausland? Das European Mobility Venture (euMOVE) geht im Sommersemester 2021 in die zweite Runde und bietet Studierenden aus allen Fachrichtungen die Möglichkeit, Mobilitätstrends in verschiedenen Städten Europas aufzuspüren, zu analysieren und daraus Erkenntnisse für München zu gewinnen. Herzstück des Studierendenprojekts ist der zwei- bis dreiwöchige Auslandsaufenthalt in ausgewählten europäischen Städten.
Wir freuen uns auf deine Bewerbung bis zum 15. Februar 2021!
Hinweis: Das Studierendenprojekt wird auf Englisch durchgeführt
Weitere Informationen und Bewerbungsunterlagen: https://www.mw.tum.de/ftm/lehre/internationale-studentenprojekte/eumove-2021/
Im Rahmen des Forschungsprojektes aCar Mobility hatte der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik vor kurzem die Gelegenheit, sich einer Delegation des äthiopischen Generalkonsulates in Frankfurt am Main vorzustellen. Botschafter Bereded Animut und Konsulin Ubah Mohammed zeigten sich sehr interessiert an der kommenden Erprobung des Einsatzes von zwei aCars in Äthiopien. Dr. Johannes Betz konnte zusätzlich die weiteren Forschungsgebiete des Lehrstuhls präsentieren. Wir freuen uns auf eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit der äthiopischen diplomatischen Mission in Deutschland im Projekt aCar Mobility!
Habt ihr Lust euch im kommenden Semester mit einer Studien- oder Forschungsarbeit dem Indy Autonomous Challenge-Team der Technischen Universität München anzuschließen? Der Lehrstuhl für Kraftfahrzeugtechnik und der Lehrstuhl für Regelungstechnik der Technischen Universität München nehmen an diesem ersten Rad-an-Rad-Rennen für autonome Rennfahrzeuge teil und bieten euch die Chance Teil des Teams zu werden.
Die Studiearbeiten (Bachelor-, Semester-, Masterarbeit) werden in allen Bereichen des autonomen Fahrens angeboten:
Kontaktieren Sie für weitere Fragen Alexander Wischnewski, weitere Informationen finden auf der offiziellen Ausschreibung hier.
Die Bewerbungsphase für globalDrive 2020/2021 ist gestartet. Bewerbungen sind möglich bis einschließlich 14.08.2020. Nähere Infomationen zum Projekt finden Sie auf unserer Webseite.
In den letzten drei Jahren wurden in verschiedenen Forschungsprojekte zahlreiche Algorithmen und Tools für das autonome Fahren entwickelt. Erweitert wird diese Software noch durch spezielle Datensets. All dieses Wissen wurde auf Github Open Source zur Verfügung gestellt und bietet anderen Wissenschaftlern und Entwicklern die Mögichkeit, unsere Software als Benchmark oder Startpunkt für die eigene Entwicklung zu übernehmen. Wir freuen uns auf Feedback aus der Community und werden auch 2020 weitere Algorithmen, Tools und Daten zur Verfügung stellen. Einen Überblick der wichtigsten Github Repositories zum autonomen Fahren findet ihr hier:
Erneut haben sich der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik und der Lehrstuhl für Regelungstechnik der TUM zusammengeschlossen, um ein Forschungsteam aus 13 Doktoranden im Bereich des autonomen Motorsports aufzusetzen. Dieses Team hat sich erfolgreich für die Indy Autonomous Challenge registriert und wird in den nächsten zwei Jahren die Software für ein autonomes Rennfahrzeug entwickeln. Insgesamt haben 37 Universitäten weltweit, die sich in den Bereichen KI-Software und autonomes Fahrzeug-Engineering auszeichnen, 31 Teams gebildet, die sich offiziell an diesem ersten Wettbewerb dieser Art beteiligen. Das Highlight der Indy Autonomous Challenge ist ein Kopf an Kopf Rennen der von den Teams programmierten autonomen Fahrzeuge im Okotober 2021 auf dem berühmten Indianpolis Motor Speedway.
Weitere Informationen zum Projekt und Veröffentlichungen finden Sie hier.
Die offizielle Pressemitteilung finden Sie hier.
2019 wurden über eine Million SUV in Deutschland neu zugelassen. Keine andere Autoklasse hat sich im vergangenen Jahr besser verkauft – und ist so umstritten. Für die einen sind die SUVs Klimakiller, Vorstadtpanzer oder Mördermaschine, für die anderen ganz normale, große Autos. Wie gut oder schlecht ist der SUV aus Sicht der Wissenschaft?
Unsere beiden Doktoranden Adrian König und Sebastian Wolff geben im Wissenmagazin "Gut zu Wissen" des Bayrischen Rundfunks Antworten auf diese Fragen: Gut zu Wissen - Streifall SUV