
Forscher der Gruppe Maschinenbau der Universität Malaga Sie haben eine Methode entwickelt, um den Zustand der Straße in Echtzeit mit Hilfe eines serienmäßig installierten Sensorsystems in den Fahrzeugen zu erkennen.
Die Bestimmung dieser Variable ermöglicht es den Sicherheitseinrichtungen, schneller auf unerwartete Situationen zu reagieren.
In seiner Studie mit dem Titel 'Robust Road Condition Detection System Using In-Vehicle Standard') und veröffentlicht in der Zeitschrift Sensors, haben sie einen Schätzungsalgorithmus für das Gleiten und Reiben der Fahrbahn und, ausgehend von diesen Daten, den Zustand der Straße und den optimalen Gleiten der Oberfläche, auf der das Fahrzeug fährt. "Diese Parameter sind für aktive Sicherheitssysteme und automatische Fahrsteuerungen von entscheidender Bedeutung, um schneller und kontinuierlich auf unerwartete und gefährliche Situationen reagieren zu können," erklären sie der Stiftung.Entdecken Sie die Forscher, die für die Studie Juan Jesús Castillo und Juan Antonio Cabrera von der Universität Málaga verantwortlich sind.
Nach Angaben von Experten sollen aktive Fahrzeugsicherheitssysteme dazu beitragen, einen Unfall zu vermeiden oder das Risiko zu verringern. "Um diese Mechanismen richtig zu arbeiten, benötigen sie grundlegende Informationen: der Zustand der Straße, auf der das Fahrzeug fährt, da das Fahrzeug nicht so bremst, wenn es über Asphalt, Trockenwasser oder Schnee geht. Die Früherkennung ermöglicht es den Kontrollsystemen, schnell und angemessen zu handeln," betonen sie.
Die neue Methode emuliert die Aktionen, die ein erfahrener Fahrer entwickeln würde. "Auf der Grundlage der Sensoren, die von den Fahrzeugen bereits als ABS-Sensor in das Rad, Beschleunigungsmesser oder Lenkraddrehsensor eingebaut werden, wenden wir Schätzalgorithmen an, so dass sie keine zusätzlichen Produktionskosten für das Fahrzeug verursachen," betonen sie.
Neben dem wirtschaftlichen Aspekt weisen die Forscher darauf hin, dass das System eine rasche Erkennung und Erhöhung der Fahrzeugsicherheit ermöglicht. "Es gibt wissenschaftliche Grundlagen für eine Variable, den Zustand der Straße, die bisher mit Durchschnittswerten berechnet wird, weit über," erkennen sie an.
Simulationen
Zur Weiterentwicklung ihrer Methode programmierten die Forscher die Systeme an Bord von Prüffahrzeugen, um Echtzeitschätzungen der Kontaktkräfte zwischen Rad, Straße und Fahrzeuggeschwindigkeit zu erhalten.
Dann wandten sie diffuse Logik an, um einen Index zu erhalten, der den Zustand der Straße darstellt. Schließlich nutzten sie künstliche neuronale Netze, um für jede Oberfläche optimale Rutsche zu gewährleisten.
Der Algorithmus wurde in zwei Szenarien getestet: in normalen Fahrsituationen, d. h. mit niedrigem Gleiten, und in extremen Fahrsituationen, was eine hohe Rutsche mit sich bringt. Die Versuche wurden in einem Prüffahrzeug durchgeführt. "Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass unser System in der Lage ist, die Reibungseigenschaften der Oberfläche zu erkennen," betonen sie.
Die Forscher wollen jedoch die Simulationen dieser Arbeit fortsetzen, die vom Ministerium für Wirtschaft und Wettbewerbsfähigkeit finanziert werden, insbesondere unter niedrigen und sehr niedrigen Haftbedingungen. "Zukünftige Arbeiten werden Versuche auf verschiedenen Flächen und mit unterschiedlichen Manövern umfassen," gehen sie voran.
Bibliographische Referenz
Juan Jesús Castillo Aguilar, Juan Antonio Cabrera Carrillo, Antonio Jesús Guerra Fernández, Enrique Acosta Carabias. "Robust Road Condition Detection System Using In-Vehicle Standard." Sensoren.
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