Details
| Original language | German |
|---|---|
| Title of host publication | Fortschritt-Berichte VDI |
| Subtitle of host publication | Nr. 608 |
| Place of Publication | Düsseldorf, Deutschland |
| Volume | 12 |
| Publication status | Published - 2005 |
Abstract
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Fortschritt-Berichte VDI: Nr. 608. Vol. 12 Düsseldorf, Deutschland, 2005.
Research output: Chapter in book/report/conference proceeding › Conference contribution › Research › peer review
}
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 -