Reibwertparameter basierte Reibwertpotentialschätzung

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Steffen Müller
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 422372111

Der maximale Reibwert zwischen Reifen und Fahrweg, das sogenannte Reibwertpotenzial, ist eine elementare Größe für die Fahrzeugführung. Aus ihr folgt wie stark ein Fahrzeug beschleunigt oder abgebremst werden kann und ab welcher Querbeschleunigung das Fahrzeug seitlich ausbricht. Das Reibwertpotenzial hängt von einer Vielzahl von Reibwertparametern ab. Insbesondere der Zwischenschichtzustand, der beschreibt, ob die Fahrbahn trocken, nass, verschneit oder vereist ist, ist eine wichtige Einflussgröße. Weitere wichtige Reibwertparameter sind z.B. die Fahrbahndeckschicht und die Reifeneigenschaften. Beim heutigen manuellen Fahren wird das Reibwertpotenzial vom Fahrer im Wesentlichen durch visuelle Inspektion auf Basis seines erlernten Wissens abgeschätzt. In gewissen Fahrsituationen, z.B. bei plötzlich auftretender Glätte in einer Kurve, kann diese Vorgehensweise aber zu Fehleinschätzungen führen. Darüber hinaus ist die Kenntnis des Reibwertpotenzials für viele Fahrerassistenzfunktionen und das automatisierte Fahren essentiell. Obwohl in der Vergangenheit eine Vielzahl von Untersuchungen zur Ermittlung des Reibwertpotenzials durchgeführt wurden, kann dieser Wert bis heute nur mit zusätzlicher, teurer Sensorik oder in Fahrzuständen mit großem Längs- oder Querschlupf ermittelt werden. Es stellt sich also die Frage, ob es möglich ist, das Reibwertpotenzial mit Hilfe von in Serienfahrzeugen verfügbarer Sensorik und anderen frei zugänglichen Informationsquellen zu jeder Zeit mit hoher Genauigkeit abzuschätzen und wie verlässlich diese Abschätzung ist. Da diese Frage noch nicht beantwortet wurde, steht sie im Zentrum des beantragten Projektes. Im Rahmen des Projektes wird eine Vielzahl von Versuchsfahrten mit Bremsmessungen zur experimentellen Ermittlung des Reibwertpotenzials durchgeführt. Die ermittelten Daten werden in einer Datenbasis abgelegt und jedem gemessenen Reibwertpotenzial werden Reibwertparameter zugeordnet. Diese Datenmenge ist die Grundlage des zu entwickelnden Schätzalgorithmus für das Reibwertpotenzial. Hierzu wird analysiert, welche Reibwertparameter in welcher Qualität bekannt sein müssen, um aus der Datenbasis eine möglichst genaue und zuverlässige obere und untere Grenze des Reibwertpotenzials abzuleiten. Darüber hinaus wird untersucht, welche Informationen benötigt werden, um die Reibwertparameter zu bestimmen und wie diese Informationen verknüpft werden können, um die Zuverlässigkeit der Parameterermittlung zu erhöhen. Hierfür werden zwei Konzepte entwickelt, um zu untersuchen, wie gut mit Hilfe der logistischen Regression und eines künstlichen neuronalen Netzes der Zwischenschichtzustand am Ort des Fahrzeuges auf Basis von Fahrzeug- und frei verfügbaren Wetterdaten abgeschätzt werden kann. Das hieraus folgende Schätzverfahren für das Reibwertpotenzial wird dann in Form eines numerischen Demonstrators umgesetzt und hinsichtlich der Schätzgute und Robustheit analysiert und bewertet.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen