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Intelligente Sicherheitstechnik: IAV und TU Berlin entwickeln neue Methode für Nfz

Mit intelligenter Datennutzung zu mehr Bremssicherheit bei Nutzfahrzeugen: IAV und die TU Berlin haben eine Methode entwickelt, mit der sich schwere, vernetzte Nutzfahrzeuge durch die OnBoard-Auswertung von Wetterdaten und den Einsatz vorhandener Sensorik bei widrigen Straßenverhältnissen noch sicherer bremsen lassen.

„Bislang bewertet der Fahrer, ob eine Fahrbahn feucht, nass oder vereist ist und adaptiert Fahrweise und Geschwindigkeit entsprechend“, sagt Dr. Hubertus Ulmer, Teamleiter Commercial Vehicles eMobility, Systems Engineering & Validation bei IAV. „Wir wollen, dass hochautomatisierte Nutzfahrzeuge den Fahrbahnzustand künftig selbst einschätzen.“

Im Rahmen eines von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) ausgeschriebenen Forschungsprojekts (FE 82.0722/2018) haben die TU Berlin und die von ihr in die Auftragsausführung eingebundene IAV in zweijähriger Forschungsarbeit die technische Grundlage für ein neues Fahrerassistenzsystem erarbeitet.

Reibwert entscheidend für Fahrsicherheit

Damit wird es möglich, die übertragbare Kraft zwischen Reifen und Fahrbahn im Betrieb auf der Straße zu bewerten und den Fahrer vor einem verminderten Reibwert zu warnen. Weiterentwickelt und auf den Anwendungsfall angepasst könnte diese Methode in hochautomatisierten Fahrzeugen zur Anwendung kommen.

Das Besondere an der Methode ist, dass sie vorhandene Anzeiger wie beispielsweise Außentemperaturfühler und Regensensor nutzt und darüber hinaus keine weitere Sensorik benötigt. Lediglich Wetterdaten werden über eine Datenverbindung ins Fahrzeug geholt und mithilfe einer neuen Software ausgewertet.

Im Zentrum der umfangreichen Untersuchungen von Bremsmanövern bei verschiedensten Witterungsbedingungen und auf unterschiedlichsten Fahrbahnbelägen stand der aus der Interaktion von Reifen und Fahrbahn resultierende „Reibwert“ und die Frage, wie gut man die Kräfte zwischen Reifen und Straße übertragen, das heißt, wie effektiv man einen 40-Tonner bremsen kann.

Datenbank mit über 8.000 Pkw-Bremsungen

Dazu haben Experten von IAV und TU Berlin eine Datenbank mit Dutzenden Parametern zu jedem erfassten Bremsvorgang aufgebaut. Gemessen wurde insbesondere die Bremsverzögerung in Längsrichtung des Lkws – dabei wurden auch die Daten und Erkenntnisse aus über 8.000 vergleichbaren Vollverzögerungen mit Pkw hinzugezogen.

„Klar ist: Es gibt eine Methode, den Reibwert auch für Lkw zuverlässig zu bewerten“, so Dr. Gerd Müller, Oberingenieur am Fachgebiet Kraftfahrzeuge an der TU Berlin. „Modelle, die in den letzten Jahren an unserem Fachgebiet für Pkw entwickelt wurden, lassen sich problemlos auf Lkw übertragen. Während der Validationsfahrten des Forschungsprojekts hat sich die Methode als robust und voll funktionsfähig erwiesen.“

Auf Basis des gemeinsamen Entwicklungsprojekts hat IAV das Testfahrzeug mit Messdatentechnik ausgerüstet, die Erhebungsfahrten durchgeführt und Messdaten ausgewertet. Am 8./9. November wird das Projekt von IAV auf der VDI-Fachtagung „Reifen – Fahrwerk – Fahrbahn“ in Karlsruhe vorgestellt.

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Über IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr

Als einer der global führenden Engineering- und Technologiepartner der Automobilindustrie entwickelt IAV die digitale Mobilität der Zukunft. Das Unternehmen entwickelt seit 40 Jahren innovative Konzepte, Methoden und Lösungen, und hat 2022 einen Umsatz von 837 Mio. Euro erwirtschaftet.

Mit 7.600 Mitarbeitenden bringt IAV das Beste aus unterschiedlichsten Welten zusammen: Automotive- und IT-Welt, Hard- und Software-Welt sowie Produkt- und Servicewelt. Neben der Fahrzeug- und Antriebsentwicklung hat das Unternehmen bereits frühzeitig auf Themen, wie beispielsweise E-Mobilität und autonomes Fahren gesetzt und ist heute einer der führenden Technologieanbieter auf diesen Gebieten.

Entlang der Entwicklungszentren in Berlin, Gifhorn und Chemnitz/Stollberg verfügt IAV in Deutschland über weitere Standorte unter anderem in München, Sindelfingen und Ingolstadt sowie in Europa und Asien als auch in Nord- und Südamerika.

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