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Elektronik Fahrbahnzustand mittels Sensoren ermitteln

| Redakteur: Sven Prawitz

Continental will mit dem „road condition observer“ den Fahrbahnzustand mit serienmäßig verbauten Sensoren ermitteln. Fahrerassistenzsysteme können die Klassifizierung nutzen, um ihr Ansprechverhalten den Straßenbediungen anzupassen.

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Contis „„road condition observer“ soll mittels im Fahrzeug serienmäßig vorhandener Sensoren und Daten aus der Cloud den Fahrbahnzustand ermitteln.
Contis „„road condition observer“ soll mittels im Fahrzeug serienmäßig vorhandener Sensoren und Daten aus der Cloud den Fahrbahnzustand ermitteln.
(Bild: Continental)

Continental entwickelt einen Algorithmus mit dem Namen „road condition observer“. Dieser soll typische Merkmale für die vier unterschiedlichen Straßenzustände trocken, nass, verschneit und vereist erkennen. „Für den „road condition observer“ nutzen wir im Fahrzeug vorhandene Sensoren, um Hinweise auf die Griffigkeit der Fahrbahnoberfläche zu gewinnen“, zitiert Conti in einer Pressemitteilung Bernd Hartmann, Leiter der Projektgruppe Erweiterte Fahrerassistenz & Reifen-Interaktionen in der Zukunftsentwicklung der Division Chassis & Safety. „Mit diesem Wissen können wir die Funktion von Fahrerassistenzsystemen an die tatsächlichen Straßenverhältnisse anpassen.“ Diese Fähigkeit wird künftig noch an Bedeutung gewinnen, sagt Hartmann, denn: „Auch das automatisierte Fahren setzt voraus, dass wir dem Straßenzustands systemtechnisch einschätzen können. Gerade ein automatisiertes Fahrzeug muss wissen, ob es glatt ist, damit es sicher um die nächste Kurve fahren kann.“ Laut Continental befindet sich die Nässeerkennung bereits in der erweiterten Erprobung bei Fahrzeugherstellern.

Vorhandene Sensoren nutzen

Der Algorithmus nutze die Fahrdynamiksensoren und eine Monokamera – Technik, die in vielen Fahrzeugen bereits zur Serienausstattung gehört beziehungsweise aufgrund der wachsenden Verbreitung von Fahrerassistenzsystemen in immer mehr Fahrzeugen verfügbar ist. Durch Auswertung der Kamerabilder des Umfelds direkt vor dem Auto, einem Abgleich mit Fahrdynamikdaten des ESC, des Wissens um lokale und regionale Wetterdaten wie Temperatur, Wischeraktivität und Daten aus der Cloud sowie dem Reifenverhalten soll das System die Straßenverhältnisse klassifizieren können. Aus dieser lässt sich im Folgeschritt eine Reibwertklasse ableiten. Künftig sollen die Daten in ein 360-Grad-Umfeldmodell einfließen, das als Datenbasis für die automatisierte Fahrzeugführung dienen kann.

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