Rennen ohne Fahrerinnen und Fahrer
Auf der Hochgeschwindigkeitsstrecke von Yas Marina treten vollständig autonom fahrende Formel-Rennwagen gegeneinander an, ausgestattet mit Sensoren, leistungsfähigen Rechnern und komplexen KI-Algorithmen, die in Sekundenbruchteilen entscheiden müssen, wie ein menschlicher Top-Pilot – nur eben ohne Fahrerin oder Fahrer im Cockpit. Ziel der Serie ist es, autonome Systeme unter maximalem Stress zu erproben, damit sie später im Straßenverkehr sicherer, effizienter und ressourcenschonender eingesetzt werden können. Die Events finden aktuell nicht durchgehend als klassische Rennserie statt, sondern eher in Form von Einzelveranstaltungen, Challenges und Demonstrationsrennen.
Learnings für die Steuerung des Verkehrsflusses
Durch den Einsatz von KI wird nicht nur das einzelne Fahrzeug optimiert, sondern perspektivisch auch der gesamte Verkehrsfluss intelligenter gesteuert: Algorithmen können Fahrentscheidungen vorausschauend treffen, Geschwindigkeiten harmonisieren und Überhol- sowie Bremsmanöver effizient koordinieren, wodurch unnötige Beschleunigungszyklen reduziert und Energie insgesamt deutlich effizienter genutzt werden kann.
Im Zentrum steht weniger das Fahrzeug selbst als vielmehr die Leistungsfähigkeit der entwickelten Software – die Teams treten im Kern mit ihren KI-Stacks gegeneinander an.
Autonomes Fahren reduziert den Energieverbrauch
Für den Racing For The Climate e.V. ist besonders spannend, dass die A2RL technologische Entwicklung und Nachhaltigkeitsgedanken miteinander verbindet. Die Liga versteht sich als Treiber für sicherere und intelligentere Verkehrssysteme, die langfristig dazu beitragen sollen, Unfälle zu reduzieren, Verkehrsflüsse zu optimieren und damit auch Staus, Leerlaufzeiten und unnötigen Energieverbrauch zu verringern. In den Statements der Organisatoren wird ausdrücklich betont, dass effizientere autonome Mobilität im Straßenverkehr ein Hebel für weniger Kraftstoffverbrauch und geringere CO2-Emissionen ist. Darüber hinaus trägt die Verbesserung der Fahrzeugsicherheit durch autonome Systeme dazu bei, Unfälle zu vermeiden und damit indirekt auch Ressourcenverbrauch und Verkehrsbelastung zu reduzieren.
Basisfahrzeug aus der Super Formula
Die eingesetzten Fahrzeuge basieren auf dem Dallara SF23 aus der japanischen Super Formula. Die Fahrzeuge werden für die A2RL stark modifiziert (Sensorik, Compute Units, Drive-by-Wire-Systeme), so dass sie technologisch deutlich über dem Serien-SF23 liegen.
Bei den Tests und Rennen entstehen riesige Datenmengen, aus denen Ingenieurinnen und Ingenieure lernen, wie sich autonome Systeme bei wechselnden Temperaturen, unterschiedlicher Haftung oder komplexen Überholmanövern verhalten – Erkenntnisse, die später helfen können, reale Fahrzeuge energieeffizienter zu steuern, vorausschauender zu bremsen und Beschleunigungsspitzen zu vermeiden. Gleichzeitig ermöglichen die im Rennbetrieb gewonnenen Daten umfangreiche Simulationen, die reale Testfahrten teilweise ersetzen und so Entwicklungsprozesse Ressourcen-schonender gestalten können.
Smarte, vernetzte und autonome Fahrzeuge können so künftig dazu beitragen, dass ganze Verkehrssysteme mit weniger Energie dieselbe oder sogar eine bessere Mobilitätsleistung erbringen – ein zentraler Baustein für klimafreundliche Städte und Regionen.
TU München zweimal in Folge Meister
Deutschland ist bei dieser Zukunftstechnologie gut vertreten: Die Technische Universität München (TUM) gehört zu den erfolgreichsten Teams der Serie. Das TUM-Team hat 2024 das Premierenrennen der A2RL gewonnen und seinen Titel 2025 erfolgreich verteidigt – und das gegen starke Konkurrenz aus Italien, den Vereinigten Arabischen Emiraten und anderen Ländern. Hinter diesen Erfolgen stehen Forschende und Studierende aus verschiedenen Lehrstühlen, die KI-basierte Fahrstrategien, Regelungstechnik und autonome Fahrzeugsysteme zusammenbringen und damit zeigen, welches Innovationspotenzial aus Deutschland in diese globale Plattform einfließt.