Entwicklung einer Methodik zur Unterstützung von Strategieentscheidungen im Motorsport
Projekt Abgeschlossen - Ansprechpartner: ftm@ftm.mw.tum.de
Motivation
Die Rennstrategie im Motorsport befasst sich mit der optimalen Nutzung der Ressourcen von Fahrer und Fahrzeug. Ziel ist es, das Rennen in der kürzestmöglichen Zeit zu beenden. Der Abstand zur Leistungsgrenze des Systems wirkt sich vor allem auf den Energieverbrauch und den Reifenverschleiß aus. Abhängig von der Rennserie können die Energie und die Anzahl der Reifen beschränkt sein oder sie können während eines Boxenstopps zugeführt beziehungsweise gewechselt werden. Dementsprechend sind auch die Festlegung von Zeitpunkten und Anzahl der Boxenstopps sowie die Wahl der Reifen der Rennstrategie zuzuordnen. Die vorab definierte Strategie muss während eines Rennens laufend an die aktuellen Bedingungen und Ereignisse, beispielsweise Gelbphasen, angepasst werden. Die Aufstellung beziehungsweise Adaption der Rennstrategie erfolgt in niedrigeren Rennserien häufig basierend auf Erfahrungswerten. In höheren Rennserien existieren weit entwickelte Tools, deren Funktionsweise allerdings nicht veröffentlicht ist. Für die Teilnahme eines Teams der TUM an einer Rennserie für autonome Elektrofahrzeuge soll die Thematik daher näher untersucht werden.
Ziel
Ziel der Arbeit ist die Ableitung einfacher Handlungsempfehlungen (z.B. erhöhe oder verringere Tempo) für eine kürzestmögliche Rennzeit basierend auf der aktuellen Rennsituation. Dabei sollen rennserienspezifische Randbedingungen, wie eine beschränkte Energiemenge oder die Möglichkeit von Boxenstopps, berücksichtigt werden.
Vorgehensweise
Zunächst werden verschiedene Rennserien hinsichtlich der angewandten Rennstrategien analysiert und verglichen, um auf strategierelevante Merkmale schließen zu können. Basierend auf dieser Datenbasis sollen anschließend verschiedene Methoden untersucht werden, um abhängig von Rennserie und Rennsituation die Strategie festlegen beziehungsweise anpassen und entsprechende Handlungsempfehlungen ableiten zu können. Diese sollen abschließend simulativ sowie in der realen Rennserie getestet werden.
GitHub
Die entwickelte Software wird auf GitHub veröffentlicht: