Detailergebnis zu DOK-Nr. 74924
Klassifikation von Fahrbahnzuständen mithilfe von Datenaggregation
| Autoren |
W. Jarisa R. Henze B. Hartmann |
|---|---|
| Sachgebiete |
14.4 Fahrzeugeigenschaften (Achslasten, Reifen) |
Fahrerassistenzsysteme und automatisiertes Fahren 2018: 34. VDI/VW-Fachtagung, Wolfsburg, 07. und 08. November 2018. Düsseldorf: VDI-Verlag, 2018, CD-ROM (VDI-Berichte H. 2335) S. 107-123, 5 B, 1 T, 6 Q
Im Rahmen der Arbeit werden Ansätze zur Fahrbahnzustandsklassifikation mittels Informationsfusion vorgestellt, welche den Fahrbahnzustand innerhalb der vier Gruppen - trocken, nass, schnee- und eisbedeckt- differenzieren. Hierfür werden unterschiedlichste Informationen miteinander fusioniert, um einerseits die Verfügbarkeit und andererseits die Genauigkeit, Verlässlichkeit und Robustheit der Klassifikation zu gewährleisten. Ausgehend von den einzelnen Klassifikationsmodellen, die sich aus digitalen Wetterkarten, Umfelddaten, Kamera- und Fahrdynamikinformationen zusammensetzen, wird jeweils eine Fahrbahnzustandsinformation samt Konfidenz bereitgestellt. Auf Seiten der digitalen Wetterkarten sei beispielhaft das regionale Wetter genannt. Dieses gibt eine erste Auskunft über Niederschlagsarten und -mengen und stellt darüber hinaus Informationen bereit, mithilfe derer beispielsweise der Taupunkt berechnet werden kann. Dieser wiederum kann in Kombination mit der Straßentemperatur verwendet werden, um beispielsweise mögliche Reifbildung zu identifizieren. Unter Zuhilfenahme von Umfelddaten, zu denen unter anderem der Regensensor sowie die Scheibenwischeraktivität zählen, wird das Umfeld unmittelbar in Fahrzeugumgebung beschrieben. Die Klassifikation mittels Kameraalgorithmen erfolgt vorrangig durch Reflexions- und Mustererkennung.