Bei diesem Wettbewerb ist es die Aufgabe der jeweils fünfköpfigen Teams, Automodelle mit autonomen Fahrfunktionen auszustatten. Eine Informatikerin und vier Informatiker des Masterstudiengangs Informatik haben sich dieser Aufgabe angenommen und Software für automatisches Einparken, Spurhalteassistenten, Notbremsassistenten und vieles mehr erstellt. Neu im Wettbewerb ist dieses Jahr die Aufgabenstellung, künstliche Intelligenz bei der Bilderkennung einzusetzen. So müssen beispielsweise Kinder am Fahrbahnrand erkannt und die Geschwindigkeit entsprechend reduziert werden.

Beim Qualifikationswettkampf selbst waren vier Aufgaben zu bewältigen, die komplett autonom gefahren werden mussten. Zuerst galt es, einen Stadtparcours zu durchfahren, bei dem es darauf ankam, unter Beachtung aller Vorfahrtsregeln an mehreren Kreuzungen sicher abzubiegen. Zweite Aufgabe war das Fahren auf der Landstraße mit einem Spurhalteassistenten. Im dritten Teil musste ein liegengebliebenes Fahrzeug erkannt und sicher umfahren werden. Die vierte Aufgabe war das selbstständige Einparken.

Taco gelang am Ende die schnellste Zeit aller 13 Teams beim Fahren auf der Landstraße. Auch der eigens für den Wettbewerb erstellte Simulator der Mannschaft fand große Beachtung. Als einziges Team können alle Fahrfunktionen vor dem Test mit dem Modellauto simuliert werden. Hier profitierte Taco von der Bachelorarbeit von Teammitglied Jens Fischer, in der er bereits einen Simulator für autonome Fußballroboter geschrieben hatte.

"Für das Finale wollen wir auf jeden Fall die Bilderkennung noch verbessern", meint Teamsprecher Benjamin Leibinger, der für die Deep Learning Algorithmen der KI-Bilderkennung verantwortlich zeichnet. Das Finale des Audi Autonomous Driving Cup wird vom 14. bis 16. November im Audi Museum in Ingolstadt ausgetragen.