Die Arbeit zeigt Detektierbarkeit und Verfügbarkeit effektbasierter Reibwertinformationen ohne zeit- und kostenintensive Flottenversuche. Die Reibwerterkennung berücksichtigt besonders die rückstellenden Momente der Vorderachse. Die Abhängigkeiten der Reibung im Reifenlatsch erfordern eine Modellierung der Reifeneigenschaften und der Vorderachse. Das Verfahren weist nützliche Leistungsmerkmale zur Verwendung in einem Fahrzeugnetzwerk auf. Detektierbarkeitskennfelder für Asphalt und Schnee sind die Grundlage zur Feststellung der Verfügbarkeit solcher Informationen anhand einer Verkehrssimulation. Für ausgewählte Fahrbahnabschnitte wurde gezeigt wie die Ergebnisse in automatisierten Fahrfunktionen nutzbar sind.
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Die Arbeit zeigt Detektierbarkeit und Verfügbarkeit effektbasierter Reibwertinformationen ohne zeit- und kostenintensive Flottenversuche. Die Reibwerterkennung berücksichtigt besonders die rückstellenden Momente der Vorderachse. Die Abhängigkeiten der Reibung im Reifenlatsch erfordern eine Modellierung der Reifeneigenschaften und der Vorderachse. Das Verfahren weist nützliche Leistungsmerkmale zur Verwendung in einem Fahrzeugnetzwerk auf. Detektierbarkeitskennfelder für Asphalt und Schnee sind d...
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Übersetzte Kurzfassung:
This work investigates detectability and availability of effect-based tire-road friction information without costly fleet tests. The detection part focuses a recursive estimation which largely relies on the tires' self-aligning torque. As the tire-road friction depends on both vehicle and tire properties, a combined tire and front axle model was implemented. The approach shows promising results to differentiate between asphalt and snowy road segments in a traffic network. Detectability tables are the basis to investigate the availability of such information by using a traffic simulation. The results are visualized for selected road segments and can be used in automated driving functions.
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This work investigates detectability and availability of effect-based tire-road friction information without costly fleet tests. The detection part focuses a recursive estimation which largely relies on the tires' self-aligning torque. As the tire-road friction depends on both vehicle and tire properties, a combined tire and front axle model was implemented. The approach shows promising results to differentiate between asphalt and snowy road segments in a traffic network. Detectability tables ar...
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