1401 227 | |
Reibwertprognose als Assistenzsystem | |
82.691 | |
IDN 0 | |
Forschungsstelle |
Technische Universität Berlin, Fakultät Verkehrs- und Maschinensysteme (Prof. Dr.-Ing. S. Müller) Technische Universität Berlin, Fachgebiet Kognitionspsychologie & Kognitive Ergonomie (Prof. Dr. phil. M. Thüring) METEO SERVICE weather research GmbH, Berlin |
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Bearbeiter |
Müller, G. Leschik, C. Sieron, N. Gregull, V. Trapp, A. Brandenburg, S. Haalman, D. Terpstra, E. |
Auftraggeber |
Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) |
Stand | Abschluss: April 2020 |
Die Abschätzung des Reibwertpotenzials ist aus fahrdynamischer Sicht von großer Bedeutung. Sowohl fahrzeugseitige Systeme als auch der Fahrer selbst können von einer verlässlichen Information über das derzeitige Gripniveau erheblich profitieren. Dazu wurde im Rahmen einer umfassenden Probandenstudie untersucht, inwiefern eine Information über den aktuellen Reibwert die Fahrweise beeinflusst und möglicherweise einen Sicherheitsgewinn darstellt. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass diejenigen Fahrer, die über eine Reibwertinformation verfügen, ihre Fahrgeschwindigkeit und den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug signifikant besser an feuchte und nasse Straßenzustände anpassen, als jene Fahrer, die über keine entsprechende Information verfügen. Darüber hinaus wurde ein mathematisches Modell entwickelt, welches basierend auf früheren Forschungsarbeiten die Schätzung des Reibwerts insgesamt verbessert. Dabei wurde versucht insbesondere lokale Effekte wie beispielsweise die Vegetation und die Bebauung am Straßenrand sowie Brücken und Tunnel zu berücksichtigen. Die Ergebnisse dieser Rechnungen zeigen, dass eine relativ hohe Genauigkeit bei der Reibwertschätzung erreicht werden kann. In ergänzenden Detailstudien wurde untersucht, welchen Einfluss die Abschattung durch Bäume einerseits und die Wärmeabstrahlung durch Häuser andererseits auf die Straßenoberflächentemperatur haben. Diese beeinflussen dann wiederum unmittelbar den Reibwert. |
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Veröffentlichung |