Reibwertprognose als Assistenzsystem

Friction estimation as an advanced driver assistance system

  • Die Abschätzung des Reibwertpotentials ist aus fahrdynamischer Sicht von großer Bedeutung. Sowohl fahrzeugseitige Systeme als auch der Fahrer selbst können von einer verlässlichen Information über das derzeitige Gripniveau erheblich profitieren. Dazu wurde im Rahmen einer umfassenden Probandenstudie untersucht, inwiefern eine Information über den aktuellen Reibwert die Fahrweise beeinflusst und möglicherweise einen Sicherheitsgewinn darstellt. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass diejenigen Fahrer, die über eine Reibwertinformation verfügen ihre Fahrgeschwindigkeit und den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug signifikant besser an feuchte und nasse Straßenzustände anpassen, als jene Fahrer, die über keine entsprechende Information verfügen. Darüber hinaus wurde ein mathematisches Modell entwickelt, welches basierend auf früheren Forschungsarbeiten die Schätzung des Reibwerts insgesamt verbessert. Dabei wurde versucht insbesondere lokale Effekte wie beispielsweise die Vegetation und die Bebauung am Straßenrand sowie Brücken und Tunnel zu berücksichtigen. Die Ergebnisse dieser Rechnungen zeigen, dass eine relativ hohe Genauigkeit bei der Reibwertschätzung erreicht werden kann. In ergänzenden Detailstudien wurde untersucht, welchen Einfluss die Abschattung durch Bäume einerseits und die Wärmeabstrahlung durch Häuser andererseits auf die Straßenoberflächentemperatur haben. Diese beeinflussen dann wiederum unmittelbar den Reibwert.
  • The estimation of the friction potential is of great importance for driving dynamics. On board systems as well as the driver himself can benefit from reliable information on the current grip level significantly. As part of a comprehensive volunteer study, it was examined whether information about the current coefficient of friction influences the driving style and possibly results in a safety benefit. The results of this study show that those drivers who have a friction information adjust their driving speed and the distance to the vehicle in front significantly better to moist and wet road conditions, as the drivers without such information. In addition, a mathematical model, based on previous research work, has been developed, which improves the estimation of the coefficient of friction. Attempts were made to take local effects such as vegetation and roadside buildings as well as bridges and tunnels into account. The results of these calculations show that a relatively high accuracy in the friction coefficient estimation can be achieved. Furthermore, the influence of shadow caused by trees on the one hand and the heat emission caused by buildings on the other hand was investigated in detail. These effects directly influence the coefficient of friction.

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Metadaten
Author:Claudia Leschik, Nicolas Sieron, Vincent Gregull, Gerd Müller, Anna Trapp, Stefan Brandenburg, Diederik Haalman, Eric Terpstra
URN:urn:nbn:de:hbz:opus-bast-25176
Series (Serial Number):Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe F: Fahrzeugtechnik (F 140)
Publisher:Fachverlag NW in der Carl Ed. Schünemann KG
Place of publication:Bremen
Document Type:Book
Language:German
Date of Publication (online):2021/06/22
Date of first publication:2021/06/22
Publishing institution:Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
Corporative Author:Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
Release Date:2021/06/22
Number of pages:56
Institutes:Abteilung Fahrzeugtechnik
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Licence (German):License LogoBASt

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