Schwarz-weiß karierte Flagge, Beifall und Pfiffe - eine Szene wie bei der Formel 1. Das Siegerteam umringte Sebastian Thrun und Michael Montemerlo von der Universität Stanford und schüttete eine Plastiktonne voller Eiswasser über ihnen aus, bevor sie die beiden patschnassen Computerwissenschaftler über die Köpfe der jubelnden Zuschauer hoben und beide ihre Arme in die grelle Wüstensonne Nevadas rissen.

Montemerlo, der stille Bilderbuch-Geek, trug noch die neongelbe Weste, die er vor Betreten der Rennstrecke anlegen musste. Nur der Fahrer des Teams fehlte beim Siegestaumel - denn es gab keinen. Thruns und Montemerlos VW Touareg, der eben durchs Ziel gerollt war, hatte das 211,1 Kilometer lange Rennen durch die Mojave-Wüste südlich von Las Vegas autonom zurückgelegt.

Genau sechs Stunden, 53 Minuten und 58 Sekunden Fahrzeit benötigte der Roboter-Geländewagen "Stanley", um die DARPA Grand Challenge zu gewinnen. Der Sieg in dem weltweit beachteten Rennen brachte Thruns Team einen Zwei-Millionen-Dollar-Scheck von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), jenem legendären Forschungsableger des US-Verteidigungsministeriums, der der Welt unter anderem das Arpanet, den Vorläufer des heutigen Internets bescherte.

"Das ist für die Leute, die behaupten, Autos könnten nicht allein fahren. Die gleiche Sorte Menschen sagte damals, die Gebrüder Wright würden nicht fliegen", verkündete Thrun in den Ring von Fernsehkameras und Mikrofonen, die das historische Ereignis Anfang Oktober festhielten.

Der Eintrag in die Annalen der Technikgeschichte gebührt indes nicht nur dem VW des Stanford-Teams, sondern auch den vier anderen Fahrzeugen, die später über die Ziellinie rollten.

Zur ersten Grand Challenge im März 2004 hatte es nämlich kein Roboter über den gesamten Parcours geschafft, sodass die DARPA für das diesjährige Rennen ihr Preisgeld verdoppelt hatte. Das Team der Carnegie Mellon Universität (CMU) in Pittsburgh unter der Leitung von William "Red" Whittaker kam mit seinen Fahrzeugen auf den zweiten und dritten Platz.

Die umgebauten Gelände-Ungetüme der Marke Hummer mit den Spitznamen "Sandstorm" und "H1ghlander" legten die Strecke in 7:04:50 beziehungsweise 7:14:00 Stunden zurück und lagen damit ebenfalls deutlich unter dem vom Pentagon vorgegebenen Zehn-Stunden-Limit.

Roboter für das Militär

Da der Großteil der Strecke nicht einsehbar war, verfolgten rund 5000 Zuschauer und Fans den Fortschritt entlang der Route über Großbildschirme, auf denen die Fahrzeuge als grüne Balken dargestellt wurden und nur selten Bilder von ferngesteuerten Kameras eingeblendet wurden. "Wie bei der Mondlandung", frotzelte ein Zuschauer, "man kann nicht beweisen, dass die Wagen wirklich von allein dort rumfahren."

"Meine Damen und Herren, Jungs und Mädchen, heute wird in eurer Gegenwart Geschichte geschrieben", intonierte ein DARPA-Moderator über die Lautsprecheranlage. Behördenchef Anthony Tether gab sich martialischer: "Die Anstrengungen aller Teams werden eines Tages das Leben von Soldaten auf dem Schlachtfeld retten."

Bis 2015, plant das Pentagon, soll ein Drittel aller Militärvehikel autonom fahren. Die Roboterflotte ist nicht nur ein Traum der Ingenieure, sondern ein Mandat des US-Kongresses. Unbemannte Bodenfahrzeuge sind eine wichtige Komponente eines umfangreichen DARPA-Programms namens "Future Combat Systems" (FCS), für das der Kongress bis 2010 mehr als 29 Milliarden Dollar bereitstellen will.

Was die Armee will, sind autonome Fahrzeuge, die intuitiv handeln - also nicht nur eine Route abfahren, ohne in den Graben zu geraten, sondern die auch dann noch handeln können, wenn sie auf ein Hindernis treffen oder feststecken.

Tüftler, Hacker, Strategen

Die Grand Challenge war der erfolgreiche Versuch des Pentagons, Erfindergeist und Enthusiasmus von Hochschulen, Tüftlern und Unternehmen einzuspannen, um das Navigationsproblem im Eiltempo anzugehen. "Dieses Rennen ist ein Software- Wettbewerb", erklärte Thrun, der das Labor für künstliche Intelligenz in Stanford leitet, bereits vor dem Start.

Dennoch blieb auch genug zu staunen: Die Experten aus Pittsburgh bauten ihre zwei rot lackierten Hummer zu abenteuerlich aussehenden Fahrzeugen um, die mit wehender US-Flagge an selbst geschweißten Aufbauten an den Endzeitfilm "Mad Max" erinnerten. Das Red Team aus Pittsburgh besaß mit geschätzten zwölf Millionen Dollar im Vergleich zu allen anderen Finalisten die wohl am reichlichsten gefüllte Kriegskasse. Große Firmen wie Boeing, Caterpillar und Science Applications International Corporation (SAIC) entsandten Angestellte für mehrere Monate erst nach Pittsburgh und dann in die Wüste bei Carson City im Westen Nevadas.

Weiter im zweiten Teil: Die verblüffend simple Technik des Siegermobils

"Die größte Herausforderung besteht darin, den ganzen Informationsfluss aus elektronischen Sensoren, Software und Fahrzeug zu integrieren", sagte Sensor-Experte Chris Urmson bei einem Besuch im Trainingslager bei Carson City. Im Inneren der beiden Hummer verarbeiteten je sieben Pentium-M-Prozessoren und drei PC/104-Module rund fünf Megabyte an Rohdaten, die die Sensoren jede Sekunde lieferten.

Im Fluss der Daten

Insgesamt verwenden die Pittsburgher Roboter rund 80 Softwaremodule, schätzt Urmson, davon nur eine Hand voll außerhalb der Fahrzeuge, um die Route zu planen. Die für Linux programmierte Software in jedem Hummer umfasst anderthalb Millionen Zeilen Code.

Ungleich schlanker die Elektronik in Stanfords Touareg. In dem Geländewagen fanden vier Passagiere Platz. Während der Trainingsläufe bei Phoenix, Arizona, nahmen oft Thrun oder Montemerlo auf dem Rücksitz Platz und verfolgten auf einem Laptop, was das Navigationssystem bei seiner Fahrt zwischen Kakteen, Viehgattern und Gesteinsbrocken sah. Fünf Sick-Laser signalisierten dem Fahrzeug, wie schnell es von GPS-Punkt zu GPS-Punkt fahren konnte.

Im Kofferraum des Fahrzeugs liefen sechs Pentium-M-Motherboards. "Wir versuchten von vornherein, so viele Komponenten von der Stange wie möglich zu verwenden, anstatt alle selber zu bauen", erklärt Montemerlo am letzten Trainingstag in Arizona.

Vergleichsweise simpel auch die Routenplanung: Stanfords Robotikexperten nahmen die DARPA-Wegpunkte und ließen sie durch ein Optimierungsprogramm laufen. "Das ist in weniger als zehn Minuten getan, und wir schauen noch mal drauf."

Das mag erklären, wieso das Siegerteam mit einem Budget von rund einer halben Million Dollar zu Rande kam - vom Marketing-Etat der großen Sponsoren Volkswagen und des Venture-Capital-Hauses Mohr Davidow einmal abgesehen.

Auch der autonome VW läuft auf Linux, kommt aber mit gerade einmal 31 Softwaremodulen aus, die knapp 100.000 Programmierzeilen in Anspruch nehmen. Selbst beim Datenfluss nimmt sich das Stanford-Modell schlanker aus: Rund 250 Megabyte Sensordaten pro Stunde liefen auf, solange Thrun und Montemerlo die Kamera nicht zuschalteten. Dann strömte ein weiteres Gigabyte pro fünf Minuten auf das System ein.

Ein wichtiger Unterschied ist die Verwendung bestehender topografischer Daten. Das CMU-Team fuhr diesen Winter viele der möglichen Strecken in der Mojave-Wüste ab, sammelte Sensordaten des Terrains für rund 3200 Kilometer und ließ sie in sein Navigationsprogramm einfließen. Stanford testete zwar im selben Gebiet, setzte hingegen für die Navigation rein auf GPS-Daten und die während des Fahrens in Echtzeit gesammelten Messungen. Dafür brachte Thrun "Stanley" in mehreren Monaten Testfahrten bei, vom Verhalten eines menschlichen Fahrers zu lernen.

Wenn ein Korridor von zwei bis drei Metern Breite gut befahrbar ist - vom Menschen leicht als Piste erkannt -, dann lernt die Software, vor sich ebenso flachen Grund zu erwarten und an den Seiten relativ unbefahrbares Terrain, das besser zu meiden ist. Dank dieses Maschinen-Lernprogramms sank die Fehlerquote bei der Interpretation der Laserdaten von 12 Prozent auf 0,02 Prozent unmittelbar vor dem Rennen, erklärt Thrun.

Die bessere Navigation ermöglichte dem Stanford-Roboter beim Rennen in der Ebene wie in haarigen Kurven eine höhere Durchschnittsgeschwindigkeit (30,7 km/h) als den CMU-Hummern (29,9 bzw. 29,3 km/h) und brachte letztlich den Sieg.

Der Ausgang des Rennens verärgerte Whittaker sichtlich, als er sich Arm in Arm mit Thrun der Presse stellen musste. "Wir waren nicht so schnell, wie wir geplant hatten. Wieso das so war, müssen wir erst noch genau analysieren", raunzte der Robotik-Veteran aus Pittsburgh die Reporter an.

Der Grand-Challenge-Sieg ist jedoch nur die halbe Wahrheit. Bei der nun anstehenden Kommerzialisierung haben Whittakers Forscher und ihre Sponsoren beste Chancen, da sie bereits dick im Rüstungsgeschäft sind. Boeing und SAIC sind so genannte Lead-Systemintegratoren für die Future Combat Systems. DARPA und die US-Armee haben beiden Firmen damit die Aufgabe zugewiesen, das gesamte Projekt zu managen, von dessen 18 Systemen die unbemannten Bodenfahrzeuge nur einen Teilbereich mit etwa einem Zehntel des Etats ausmachen. In zwei Tranchen wurde den beiden Firmen ein Etat von bislang rund 21 Milliarden Dollar zugewiesen, mit dem sie Subunternehmen anheuern können. Whittakers CMU-Robotikinstitut ist zudem Entwicklungspartner für Navigation bei einem Konsortium General Dynamics und Lockheed Martin, das Militäraufträge in Höhe von 385 Millionen Dollar bekommen hat.

Für Sieger Sebastian Thrun und seine Sponsoren vom VW Electronics Research Lab in Palo Alto steht allerdings klar die friedliche Nutzung im Vordergrund. "Diese Technik wird Leben retten, da sie Autofahren sicherer macht", meint Thrun. "In 50 Jahren wird es Autos geben, die selbstständig fahren. Einfachere Dinge wie selber einzuparken oder vor einer Kollision zu bremsen, also Fahrer-Assistenzsysteme, werden früher auf den Markt kommen."

Das bekräftigt auch Ingenieur Cedric Dupont. Er half, das VW-Entwicklungslabor mit Stanford in Kontakt zu bringen und war maßgeblich für den Umbau des aus Deutschland eingeflogenen Touareg verantwortlich. "Was wir hier gelernt haben, wird dazu dienen, mehr Intelligenz in kommende Generationen von Autos einzubauen."

Neben den technischen Herausforderungen, die in den kommenden Jahren zu lösen sind, sieht Thrun jedoch zwei Hürden, denen mit künstlicher Intelligenz und Sensoren nicht beizukommen ist. Grundlegende rechtliche und gesellschaftliche Umdenkprozesse seien nötig, um beispielsweise Spuren auf dem Highway für Roboterautos freizuschalten, ohne Angst vor den in Amerika üblichen horrenden Haftungsklagen zu haben. "Sonst", schwant es dem Professor, der kurz vor dem Rennen seine US-Staatsbürgerschaft erhielt, "wird jeder Unfall auf einen Softwarefehler geschoben."

Steffan Heuer ist US-Korrespondent der deutschen Ausgabe von "Technology Review". Normalerweise zieht er das Klima von San Francisco dem Wüstenwind vor.