In den nächsten drei Jahren wird Houssam Abbas 80 modifizierte Traxxas RC-Rallye-Autos - das Ford Fiesta-Modell - sorgfältig an Forschungseinrichtungen im ganzen Land senden. Einige werden an die Arizona State University gehen, andere an die Clemson University, die State University von New York in Stony Brook, die UCLA, die Vanderbilt University oder die University of Iowa. An jedem Ort werden die Forscher ihre Verpackungen öffnen, das modifizierte 21-Zoll-Auto im Maßstab 1:10 herausnehmen und Tests durchführen.
Abbas, Assistenzprofessor für Elektrotechnik und Informatik an der Oregon State University, hofft, dass das Spielzeug der Schlüssel zum Knacken des selbstfahrenden Autos ist. Er und seine Kollegen sind davon überzeugt, dass 33 Wissenschaftler aller Art mit ihrer kleinen, billigen, selbstfahrenden Open-Source-Plattform die Chance haben werden, in einem kritischen Moment mit modernster Technologie zu experimentieren: bevor autonome Fahrzeuge massenhaft auf die Straße kommen. Im August erhielt die Gruppe einen Zuschuss von 1, 5 Millionen US-Dollar von der National Science Foundation, um die Idee zu verfolgen.
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Heutzutage gibt es so etwas wie selbstfahrende Fahrzeuge in voller Größe. Google-Geschwister Waymo betreibt in der Region Phoenix einen kommerziellen Robotaxi-Dienst. Die Anzahl der Fahrer ist jedoch begrenzt, und ein Sicherheitsbeauftragter sitzt hinter dem Lenkrad. Cruise, im Besitz von General Motors, testet seine Chevrolet Bolts in San Francisco, hat jedoch den Plan verschoben, in diesem Jahr dort einen Service einzuführen. Elon Musk, CEO von Tesla, hat versprochen, dass bis zum nächsten Jahr 1 Million selbstfahrende Elektrofahrzeuge das Land bereisen werden, obwohl Experten skeptisch sind.
Diese Unternehmen, sagt Abbas, sind von der Wirtschaft getrieben. "Als Forscher haben wir die Freiheit, die schwierigeren Fragen zu stellen", sagt er. "Wir hatten die Erkenntnis, dass wir alle einschalten müssen, um zuverlässige und effiziente autonome Fahrzeuge zu bauen."
Mit dem NSF-Stipendium können Abbas und seine Kollegen an der University of Pennsylvania und der Clemson University Miniautos an 33 Mitarbeiter verschiedener Disziplinen senden: Sicherheitssysteme, Energieeffizienz, Cybersicherheit und Robotik.
Die Forscher hoffen, dass ihr Mini-Auto, das aus einem größeren Projekt namens "F1tenth" (get it?) Hervorgeht, die Open-Source-Plattform für autonome Fahrzeugforscher weltweit wird. Heutzutage merkt das Team manchmal nur, dass jemand mit seinem Auto arbeitet, einschließlich Nvidia Jetson-GPU, 9-Volt-Batterie, Orbitty-Trägerplatine und USB-Hub mit sechs Anschlüssen, wenn er im öffentlichen Forum des Projekts eine Frage stellt.
Das NSF-Kleinwagenprojekt ist eines von mehreren, die kleine Autos für große Aufgaben einsetzen. In den letzten fünf Jahren haben Forscher in den Bereichen künstliche Intelligenz, Cybersicherheit und Robotik Mini-Autos eingesetzt, um Autonomie zu lehren und zu erlernen. Am MIT, wo der Einsatz von Modellautos zum Unterrichten von Autonomie im Jahr 2015 seinen Anfang nahm, programmieren die Schüler Modelle und rasen dann durch düstere, kreisförmige Keller. In der kalifornischen UC Berkeley verteilen Professoren und Lehrassistenten jedes Jahr 40 bis 50 Miniaturfahrzeuge, um Studenten für einen (manchmal wörtlichen) Crashkurs in selbstfahrender Software und Hardware zu unterrichten. Die Universität von Washington hat natürlich winzige, farbenfrohe Rennwagen namens MuSHRs - Multiagent-System für nicht-holonomische Rennen.
An der Georgia Tech hilft ein größeres Fahrzeug - 3 Fuß lang und 50 Pfund - Studenten dabei, mit aggressivem autonomen Fahren zu experimentieren: Hochgeschwindigkeitsmanöver, kontrolliertes Driften, Sprünge. "Wenn Sie diese zum ersten Mal durchführen, möchten Sie nicht, dass sich Personen im Fahrzeug befinden", sagt Brian Goldfain, der diese größere Autorally-Plattform für die Fertigstellung seiner Dissertation nutzte. „Mit den Autos können wir die Grenzen der Technologie sozusagen in einem sicheren Raum erkunden.“Das Georgia Tech-Team hat die Autorally-Plattform verwendet, um unter anderem einen Algorithmus zu erstellen, der alle Arten von Robotern steuern kann. Dazu gehören Autos, Drohnen und sogar Roboterhände.
