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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Online-Identifikation von Straßenrauigkeiten am LKW-Trailer für sicheres autonomes Fahren
 
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2022
Conference Paper
Title

Online-Identifikation von Straßenrauigkeiten am LKW-Trailer für sicheres autonomes Fahren

Abstract
In diesem Beitrag präsentieren wir das sog. IdenT-System, welches im Rahmen des gleichnamigen Forschungsprojekts für LKW-Trailer entwickelt wird. Wir betrachten eine spezifische Teilkomponente, nämlich die Online-Identifikation von Straßenprofilen und -rauigkeiten basierend auf Trailer-Messungen, einfachen Modellen und maßgeschneiderten mathematischen Verfahren. Die Rauigkeit des befahrenen Straßensegments wird mithilfe des sog. IRIs (International Roughness Index) aus dem Profil abgeleitet und dient u.a. der Detektion besonders beanspruchender und kritischer Straßensegmente. Für solche wird im IdenT-System u.a. ein Signal ausgelöst, das den auf der Cloud-Plattform befindlichen Offline-Zwilling startet, der für solche Straßenabschnitte höher aufgelöste Informationen generiert. Die basierend auf den identifizierten Straßeneigenschaften gewonnenen Informationen dienen der Überwachung des Trailerzustands und können zukünftig einen Beitrag dazu leisten, Sattelzüge sicherer zu betreiben.
Author(s)
Kobler, Jan-Philipp
Brand, André
BPW Bergische Achsen KG
Weßel, Simon
Jung, Thomas  
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM  
Steidel, Stefan
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM  
Burger, Michael  
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM  
Mainwork
Commercial Vehicle Technology 2022  
Conference
International Commercial Vehicle Technology Symposium 2022  
DOI
10.1007/978-3-658-40783-4_15
Language
German
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM  
Keyword(s)
  • Online-Zustandsschätzung

  • Digitaler Zwilling

  • Straßenprofile

  • Straßenrauigkeiten

  • Autonomes Fahren

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