TY - GEN

T1 - Automotive Reibwertprognose zwischen Reifen und Fahrbahn

AU - Trabelsi, A.

PY - 2005

Y1 - 2005

N2 - Die vorliegende Arbeit präsentiert methodische Ansätze zur Prädiktion des Reibwertes als Fahrerwarnung und zur Vorkonditionierung von Fahrzeugregelsystemen. Der Schwerpunkt liegt in der Fahrbahnzustandsklassifikation anhand eines Multisensoransatzes. Durch die Nutzung optischer und akustischer Sensoren lassen sich Rückschlüsse über den Fahrbahrzustand ziehen. Zusätzlich wird ein Ansatz zur modellbasierten Glättewarnung mittels ESP-Sensorik vorgeschlagen. Dieses Modell basiert auf der Berechnung von Formschlupfanteilen anhand von statistisch approximierten Kennfeldern. Durch diesen Ansatz können glatte, nasse Fahrbahnen, Aquaplaning, Eis und Schnee unter Berücksichtigung der Einsatzgrenzen detektiert werden. Die Verknüpfung der Sensordaten erfolgt in einem Fahrbahnzustandserkennungssystem mit Hilfe eines erweiterten Fuzzy-Expertensystems unter Anwendung einer Signalgültigkeitsstrategie.

AB - Die vorliegende Arbeit präsentiert methodische Ansätze zur Prädiktion des Reibwertes als Fahrerwarnung und zur Vorkonditionierung von Fahrzeugregelsystemen. Der Schwerpunkt liegt in der Fahrbahnzustandsklassifikation anhand eines Multisensoransatzes. Durch die Nutzung optischer und akustischer Sensoren lassen sich Rückschlüsse über den Fahrbahrzustand ziehen. Zusätzlich wird ein Ansatz zur modellbasierten Glättewarnung mittels ESP-Sensorik vorgeschlagen. Dieses Modell basiert auf der Berechnung von Formschlupfanteilen anhand von statistisch approximierten Kennfeldern. Durch diesen Ansatz können glatte, nasse Fahrbahnen, Aquaplaning, Eis und Schnee unter Berücksichtigung der Einsatzgrenzen detektiert werden. Die Verknüpfung der Sensordaten erfolgt in einem Fahrbahnzustandserkennungssystem mit Hilfe eines erweiterten Fuzzy-Expertensystems unter Anwendung einer Signalgültigkeitsstrategie.

M3 - Aufsatz in Konferenzband

VL - 12

BT - Fortschritt-Berichte VDI

CY - Düsseldorf, Deutschland

ER -