Voilà – ein selbstfahrendes Auto: Platz 2 für Tim Bader bei „Jugend forscht“

Beim Regionalwettbewerb Südwürttemberg im Dornier Museum Friedrichshafen war dieses Mal auch ein Student der DHBW Ravensburg dabei und mit Platz 2 erfolgreich. Tim Bader studiert Informatik am Campus Friedrichshafen und hat ein „Self Driving Car“ entwickelt – ein Versuch, eine künstliche Intelligenz in ein Spielzeugauto einzupflanzen.

Das selbstgebaute RC Car ist mit einem Bordcomputer, genauer gesagt einen Raspberry PI 3B, und drei Ultraschallsensoren ausgestattet. Damit das Auto selbstständig fahren kann, muss der Raspberry PI einen speziellen Algorithmus ausführen. Aber das ist nicht nur ein einfacher Algorithmus, sondern eine vortrainierte künstliche Intelligenz. Das „Gehirn“ dieser KI besteht aus vielerlei Komponenten. Wichtig für dieses Beispiel sind allerdings die „Weights“, die nichts anderes als ein Haufen von statischen Zahlen sind. Denn Weights managen mithilfe von mathematischen Operationen die Verknüpfungen des Gehirns.

Diesem Gehirn werden nun die Abstandswerte der Ultraschallsensoren übergeben, woraufhin der Raspberry PI die Motorgeschwindigkeit und den Rotationswert berechnen kann. Das alles passiert mehrmals pro Sekunde.

In zuvor ausgeführten Simulationen wird das Spielzeugauto nachgebaut und mit demselben neuronalen Netz ausgestattet. Auch hier soll das Auto eine möglichst lange Strecke fehlerfrei bewältigen. Der einzige Unterschied ist, dass die Weights zu Beginn zufällig generiert wurden. Nach jeder Generation eines simulierten Autos werden die Weights angepasst. Nur die Weights der besten zwei Autos werden miteinander vermischt.

Lässt man diese Computersimulation nun mehrere Stunden lang arbeiten, erhält man früher oder später eine optimale Version des Autos. Um das trainierte neuronale Netz in der Realität anzuwenden, muss man die Weights des besten Autos übernehmen. Dafür wird das Gehirn auf dem Raspberry PI nachgebaut und mit den optimierten Weights befüllt. Voilà – ein selbstfahrendes Auto.