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Top-Rennwagen der ETH Zürich fährt der Konkurrenz davon

High Tech Bildverarbeitung ist wichtiger Bestandteil des Erfolgs


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Ein Donnerstagmorgen im Juni um 10 Uhr im Hangar 3 des Innovationsparks Zürich am Flughafen Dübendorf. Der Hangar dient als Werkstatt, an den Wänden sind Regale, die bis an die Decke reichen und mit Werkzeugen und Bauteilen vollgestopft sind. In der Mitte des Raums stehen zwei fast fertig gebaute Rennwagen. Es fehlen noch die Reifen und der vordere Teil des Autos. Fünf Studenten Anfang bis Mitte Zwanzig wuseln in der Nähe des Wagens herum. Einige schauen konzentriert auf ihre Laptops. Andere untersuchen einzelne Bauteile des Autos. Alle tragen ein schwarz-rotes T-Shirt mit der Aufschrift „AMZ“. Das steht für Akademischer Motorsportverein Zürich dessen Werkstatt im Hangar 3 beheimatet ist. Die Studenten bereiten ihren Rennwagen für die neue Saison der Formula Student vor.


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Die Formula Student ist ein Ingenieursdesignwettbewerb für Studenten. Studentische Teams konzeptionieren und fertigen ein Rennauto von Grund auf. Die Autos verschiedener Universitäten treten dann in Rennen gegeneinander an. Es gibt die Kategorien Elektro- und Verbrennungsmotor. Eine Teilnahme ist jeweils mit autonom fahrenden Autos oder mit Fahrer möglich. Die Rennautos der verschiedenen Teams treten in weltweiten Wettbewerben beispielsweise am legendären Hockenheimring oder am Hungaroring nahe Budapest gegeneinander an. Die studentischen Teams sind interdisziplinär aus verschiedenen Studiengängen: Informatik, Mechatronik, Fahrzeugtechnik, Maschinenbau oder auch BWL.

AMZ erreichte 2016 Weltrekord für die Beschleunigung von Rennwagen Der Akademische Motorsportverein Zürich (AMZ) wurde 2006 von Studierenden der ETH Zürich gegründet und nimmt seit 2010 mit rein elektrisch angetriebenen Rennwagen an der Formula Student teil. Das Team AMZ ist eines der Top-Teams in dieser Klasse. Im Jahr 2016 gelang dem Team ein Beschleunigungsrekord mit ihrem Elektroauto. So beschleunigte ihr Fahrzeug in nur 1,513 Sekunden auf 100 Stundenkilometer. Jedes Jahr konstruiert das Team den Wagen neu. So baut das Team des Jahres 2022 einen elektrischen Rennwagen, der sowohl autonom fährt als auch von einem Fahrer gelenkt werden kann. Für die Konstruktion des Rennwagens müssen die Studenten neben dem Studium viele Stunden ihrer Freizeit investieren. Aber der Aufwand lohnt sich. So sagt Emmanouil Andreopoulos vom AMZ begeistert: „Es ist eine Riesenchance an diesem Praxisprojekt auf solch hohem Niveau mitzuarbeiten. Wir können hier mit Equipment arbeiten, auf das wir sonst keinen Zugriff hätten.“


Bildverarbeitung als wichtiger Teil des autonomen Fahrens


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Der Bau des Rennwagens ist ein langer Prozess: Nach sechs Monaten Planungsphase fangen die Studenten an zu bauen. Der Bau des Chassis und der Fahrzeugaufhängung dauert dann ca. 2 Monate. Gleichzeitig arbeiten die Nachwuchskonstrukteure an der nötigen Software und Hardware, sodass der autonom fahrende Rennwagen seine Umgebung wahrnehmen kann und dies in die Lenkung umgesetzt werden kann.

Für das Erkennen der Umgebung, die für das autonome Fahren wichtig ist, ist die Bildverarbeitung ein wichtiger Bestandteil. Industriekameras und LIDARs helfen dabei den Streckenverlauf zu erkennen.

Im neuesten Wagen verwendet das AMZ Team nur eine Kamera statt wie im letzten Jahr zwei Kameras, um das Gewicht zu reduzieren. Dadurch wurde eine sehr weitwinklige Optik nötig, die sie mit dem Kowa LM4HC gefunden haben. Dieses Objektiv ermöglicht für einen 1“ Sensor einen Öffnungswinkel von bis zu 112°. „Wir haben verschiedene Objektive getestet und mit dem LM4HC ein ideal passendes, robustes Weitwinkelobjektiv gefunden“, sagt Emmanouil Andreopoulos.

Auch in der Saison 2022/23 ist AMZ eines der Favoriten Teams. So zeigt sich auch Andreopoulos optimistisch, dass sein Team wieder ganz vorne mitfahren wird. „Ich freue mich sehr auf die nächsten Rennen, in denen sich unser Wagen in der Praxis bewähren kann“, sagt er.


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Im folgenden Video ist ein Interview mit Emmanouil Andreopoulos und Antonio Arbues, dem CTO des Teams, zu sehen:








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