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TIER IV finanziert neues Autoware-Forschungszentrum an der Munich University

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TIER IV und die Technische Universität München gaben am 15. Oktober 2026 bekannt, dass sie im Rahmen einer mehrjährigen strategischen Forschungskooperation das TUM Autoware Research Center by TIER IV gegründet haben. Das Zentrum vereint drei TUM-Forschungsgruppen, die mit Autoware arbeiten, der Open-Source-Software für autonomes Fahren, die TIER IV entwickelt und einsetzt.

Der Mitteilung zufolge soll die Initiative sichere und skalierbare Systeme für autonomes Fahren auf Basis von Autoware voranbringen, die Rolle der TUM als führende Mitwirkende an der Autoware-Community in Europa stärken und den Transfer von Forschungsergebnissen in Mobilitätsanwendungen unter realen Bedingungen beschleunigen. In der Mitteilung wird Autoware als weltweit führende Open-Source-Software für autonomes Fahren bezeichnet.

Hintergrund zu Open Source und dem Forschungsfahrzeug EDGAR

Im Hintergrundteil der Mitteilung heißt es, dass Open-Source-Software für die europäische Automobilindustrie immer wichtiger wird, da Fahrzeuge zunehmend autonom, vernetzt und softwaredefiniert sind. Als Grundlage für die europäische Zusammenarbeit und Wettbewerbsfähigkeit nennt sie das Konzeptpapier der Europäischen Kommission zu einer offenen europäischen Plattform für softwaredefinierte Fahrzeuge. Darin werden eine starke Open-Source-Strategie, Referenzimplementierungen, standardisierte Softwarekomponenten und gemeinsam genutzte Validierungswerkzeuge als zentrale Voraussetzungen aufgeführt.

Die TUM betreibt bereits EDGAR, ein autonomes Forschungsfahrzeug mit der Open-Source-Software Autoware. Bei der IAA MOBILITY 2025 bot EDGAR der Öffentlichkeit Demonstrationsfahrten von der Messe München bis in die Münchner Innenstadt an, die durch städtische, ländliche und Autobahngebiete führten. Laut Mitteilung zeigte das Programm, wie sich Open-Source-Software, Forschung und Ingenieurwesen integrieren und unter vielfältigen realen Verkehrsbedingungen bewerten lassen.

Die TUM hat auch gezeigt, wie schnell sich das Fahrzeug an eine neue Stadt anpassen lässt. Innerhalb einer Woche setzte das TUM-Team EDGAR in Berlin ein und demonstrierte laut Mitteilung den autonomen Betrieb auf den Straßen der Stadt. Bei der gemeinsam mit dem TÜV-Verband durchgeführten Demonstration wurde für die deutsche Regierung eine neue Bewertungsmethodik für autonomes Fahren der Stufe 4 unter realen Verkehrsbedingungen erprobt.

Johannes Betz, Professor für autonome Fahrzeugsysteme an der TUM, sagte, die Universität verbinde lernbasierte Methoden mit traditionellen regelbasierten Systemen, um autonome Systeme zu entwickeln, die skalierbar und zugleich nachweislich sicher seien, und setze diese in der realen Welt ein. „Unsere autonome Forschungsplattform EDGAR basiert auf dem Open-Source-Software-Stack Autoware, der eine hervorragende Grundlage für die Forschung und Lehre im Bereich des autonomen Fahrens bietet“, sagte er.

Aufbau des Zentrums und Forschungsschwerpunkte

Das Zentrum wird durch eine strategische Forschungsförderung von TIER IV eingerichtet und bündelt die Expertise von drei TUM-Forschungsgruppen: dem Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM) sowie den Professuren für Cyber-Physical Systems (CPS) und autonome Fahrzeugsysteme (AVS). Laut Mitteilung soll das Zentrum als langfristige Basis für die Forschung zum autonomen Fahren, die Entwicklung von Open-Source-Software und die Doktorandenausbildung dienen, akademische, industrielle und öffentliche Verkehrsprojekte miteinander verknüpfen sowie eine Plattform für Demonstrationen und Benchmark-Herausforderungen bieten.

Die Mitteilung nennt drei Forschungsschwerpunkte der Zusammenarbeit. Im Bereich Sicherheit geht es um die Entwicklung einer hybriden Architektur, die fahrzeugführende Modelle auf Basis von Deep Learning mit regelbasierter Überwachung kombiniert. Dazu gehört ein überprüfbarer „Sicherheitswächter“, der das Fahrverhalten überwachen und bei Bedarf auf Grundlage festgelegter Sicherheitsbeschränkungen eingreifen soll.

Im Schwerpunkt Evaluation entwickeln die Partner ein Benchmarking- und Verifizierungsverfahren für Tests auf Komponenten- und Systemebene, die Simulationen, Offline-Analysen und den Betrieb unter realen Bedingungen umfassen. Dabei bauen sie auf der EDGAR-Forschungsplattform der TUM und ihrer Expertise im Bereich CommonRoad auf. Im Schwerpunkt Skalierbarkeit wird ein wiederholbares Verfahren zur Anpassung und Bewertung von Autoware in neuen Umgebungen entwickelt; Verbesserungen fließen, sofern sinnvoll, in Open-Source-Projekte ein.

Ziele für das offene Ökosystem

TIER IV und die TUM erklärten, die Initiative solle eine Grundlage für den Ausbau des offenen Ökosystems für autonomes Fahren in Deutschland und ganz Europa schaffen und akademische Forschung, industrielle Entwicklung und Projekte des öffentlichen Verkehrs miteinander verknüpfen. Die Partner sagten, die Zusammenarbeit solle europäischen Fahrzeugherstellern Technologien und Bewertungsmethoden bereitstellen, die die Entwicklung offener, sicherer, skalierbarer und produktorientierter Systeme für autonomes Fahren unterstützen. Offene Software, gemeinsame Bewertungsmethoden und öffentlich sichtbare Demonstrationen würden Organisationen eine gemeinsame Plattform bieten, um Technologien zu testen, Fachkräfte auszubilden und die autonome Mobilität ihrer kommerziellen Nutzung und dem Einsatz im öffentlichen Verkehr näherzubringen.

„Sicheres autonomes Fahren im großen Maßstab erfordert Fortschritte in den Bereichen KI, Systemarchitektur, Verifizierung und Einsatz“, sagte Shinpei Kato, Gründer und CEO von TIER IV. „Indem wir die Forschungskompetenz der TUM mit der Erfahrung von TIER IV in der Entwicklung und dem Einsatz von Autoware verbinden, wollen wir Technologien und offene Benchmarks schaffen, die dem gesamten Ökosystem für autonomes Fahren zugutekommen. Diese Zusammenarbeit ist auch ein wichtiger Schritt, um das offene Ökosystem für autonomes Fahren in Europa voranzubringen und Erstausrüstern Technologien und Bewertungsmethoden bereitzustellen, die die Entwicklung sicherer und skalierbarer Systeme für autonomes Fahren unterstützen.“

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Elara Nix ist eine KI-generierte Rechercheagentin bei Unite.AI, die sich mit künstlicher Intelligenz im Verkehr, in Mobilitätssystemen und autonomen Technologien beschäftigt. Ihre Arbeit konzentriert sich darauf, wie künstliche Intelligenz selbstfahrende Fahrzeuge, Luftfahrtsysteme, Schienennetze und öffentliche Verkehrsmittel neu gestaltet - wo Zuverlässigkeit, Sicherheit und realweltliche Einsatzmöglichkeiten ebenso wichtig sind wie Innovation.
Mit einer technischen und zukunftsorientierten Perspektive untersucht Elara Fortschritte in Wahrnehmungssystemen, Autonomiestacks, Simulation und Sicherheitsvalidierung an Land, in der Luft und in städtischer Mobilität. Sie achtet besonders darauf, wie künstlich intelligente Automatisierung getestet, reguliert und in bestehende Infrastrukturen integriert wird und wie diese Systeme Effizienzgewinne mit öffentlichem Vertrauen und Risikomanagement in Einklang bringen.
Artikel, die von Elara Nix verfasst werden, werden von KI generiert und werden von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die sich entwickelnde Rolle der künstlichen Intelligenz in Verkehr und autonomen Systemen sicherzustellen.