DE102016010792A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer Fahrzeugmasse - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs, wobei die Informationen zur Ermittlung der Fahrzeugmasse aus statischen, dynamischen und/oder Umgebungsparametern bestehen und zur Ermittlung der Fahrzeugmasse mindestens zwei Parameter ausgewählt und/oder fusioniert werden, wobei eine Optimierung des Ermittlungsverfahrens durch Berechnung von Gewichtungsfaktoren der Umgebungsparameter in Echtzeit erfolgt und die statischen und dynamischen Parameter durch Sensoren ermittelt werden, sowie die Verwendung einer solchen Vorrichtung für die Reichweitenprädiktion von Elektrofahrzeugen, energieoptimierte Routenauswahl in Abhängigkeit von der Fahrzeugmasse, Überwachung der Einhaltung der max. zulässigen Gesamtfahrzeugmasse von Personen- und/oder Nutzfahrzeugen, zur Optimierung unterschiedlicher Funktionen des autonomen Fahrens für die automatisierte Distanzregelung, insbesondere Adaptive Cruise Control, zur Optimierung gängiger Assistenzsysteme, insbesondere ABS, ESP und/oder ASR und zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs zur Fahrgastzählung, -schätzung im öffentlichen Personennahverkehr.

Description

• Die Erfindung betrifft ein Verfahren, eine Vorrichtung und die Verwendung einer Vorrichtung zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs, wobei die Informationen zur Ermittlung der Fahrzeugmasse aus statischen, dynamischen und/oder Umgebungsparametern bestehen und zur Ermittlung der Fahrzeugmasse mindestens zwei Parameter ausgewählt und/oder fusioniert werden.
• In den letzten Jahren konnte System zur Fahrzeugmasseerkennung einen neuen Aufschwung erfahren. Grund hierfür sind neben dem technologischen Fortschritt im Bereich teilweise autonomer Fahrzeuge, welche die Information über die Fahrzeugmasse z. B. für das automatische Wechseln der Fahrspuren benötigen, vor allem die steigenden Verkaufszahlen von Elektrofahrzeugen. So ist beispielsweise die Information über die aktuelle Fahrzeugmasse in Echtzeit für die Präzisierung der Reichweitenprädiktion von Elektrofahrzeugen unabdingbar. Derzeitige Systeme lassen sich unterteilen in statische Verfahren, wobei die Fahrzeugmasse im Stand des Fahrzeuges ermittelt wird, dynamische Verfahren, bei der die Detektion der Fahrzeugmasse während der Fahrt stattfindet und Systemfusionen bei denen eine Kombination aus statischen und dynamischen Informationen erfolgt So ist aus der DE 10 2007 015 356 A1 ein Verfahren zur vorläufigen Bestimmung der Masse eines Fahrzeugs bekannt, welches auf Grundlage dynamischer Bewegungsdaten des Fahrzeugs einen aktuellen Fahrzeug-Massewert ermittelt, wobei das Steuergerät bei oder unmittelbar nach Initialisierung des Steuergerätes den im Datenspeicher abgespeicherten, zuletzt ermittelten dynamischen Fahrzeug-Massewert einliest, dadurch gekennzeichnet, dass das Steuergerät zusätzlich die Achslast zumindest einer Hinterachse des Fahrzeugs mittels eines statischen Verfahrens ermittelt, indem es zumindest einen mit der Achslast korrelierenden physikalischen Messwert einliest und auf dessen Grundlage einen statisch ermittelten Fahrzeug-Massewert ermittelt und diesen mit dem zuletzt dynamisch ermittelten Fahrzeug-Massewert vergleicht.
• Die DE 10 2014 211 273 A1 offenbart ein Fahrzeugmassenschätzungsverfahren, bei dem für das Fahrzeug mehrere Modelle zum Schätzen der Masse erstellt werden.
• Mit den Modellen wird mindestens ein am Fahrzeug messbarer Parameter geschätzt und gemessen und nachfolgend eine Bewertung der Modelle mittels eines Vergleichs des geschätzten und des gemessenen Parameters vollzogen. Insbesondere wird bei der Parametrisierung der erfindungsgemäßen Modelle zwischen den verschiedenen Modellen allein der Parameter der Masse des Fahrzeugs als unterschiedlich bzw. jeweils anders gesetzt.
• Nachteilig nach dem Stand der Technik ist, dass viele Systeme nicht die Möglichkeit bieten einen Plausibilitätscheck, d. h. eine fortlaufende Kalibrierung/Abgleich sowie einen ”Reset” durchzuführen. Die Systeme können nicht auf die vorzufindenden Umgebungsbedingungen wie beispielsweise Niederschlag, Bodenbeschaffenheit oder Steigung reagieren und ermöglichen so keine präzise Aussage über die Fahrzeugmasse, sodass Abweichungen von mehr als 1% resultieren.
• So können die Ergebnisse eines statischen Systems wie beispielsweise Reifendruckänderungen durch die solare Einstrahlung verfälscht werden. Die UV-Einstrahlung führt zu einer Erwärmung des Reifens, was basierend auf thermodynamischen Grundgesetzen eine Druckerhöhung im Reifen zufolge hat. An dieser Stelle können dynamische Systeme, welche die Fahrzeugmasse z. B. über ein Beschleunigungs- und Bremsverhalten des Fahrzeuges in Längs- sowie Querrichtung ermitteln, bessere Ergebnisse erzielen. Die Ergebnisse eines dynamischen Systems, das z. B. die Fahrzeugmasse über das Verhältnis zwischen Antriebsleistung und Fahrzeuggeschwindigkeit detektiert, können umgekehrt aber beispielsweise durch starken Niederschlag verfälscht werden. Der Niederschlag kann dazu führen, dass die Griffigkeit der Reifen reduziert und demzufolge der Reibungskoeffizient verändert wird, wodurch Abweichungen zwischen dem Messeergebnis und dem tatsächlichen Fahrzeuggewicht zu erwarten sind. Bei diesem Praxisbeispiel würde die Fahrzeugmasseerkennung über Reifendruckänderungen bessere Ergebnisse liefern.
• Aufgabe der Erfindung ist es daher ein Verfahren und eine Vorrichtung bereitzustellen, dass je nach Gewichtung/Randbedingungen für die Informationsermittlung ein statisches oder dynamisches Model definiert. Das heißt, dass z. B. bei sehr nasser Fahrbahn eher dem statischen Modell (über Reifendruck, im Stand) vertraut wird, weil das dynamische Model (Motordrehmoment, Geschwindigkeit, Beschleunigung etc.) als eher ungenau eingeschätzt wird. Auf der anderen Seite kann zum Beispiel das statische Model (beispielsweise über Reifendruckänderungen) aufgrund sehr hoher solarer Einstrahlung ungenaue Werte liefen, sodass in diesem Fall eher auf das dynamische Modell zurückgegriffen wird. Durch eine Systemfusion können die ermittelten Werte für eine Plausibilitätsüberprüfung bzw. eine Kalibrierung, einen ”Reset” sowie für den Abgleich der Ergebnisse beider Modelle verwendet werden. So können die Gewichtungen/Randbedingungen des statischen und des dynamischen Modells definiert werden und Umgebungsparameter generiert werden auf deren Basis die Fahrzeugmasse ermittelt wird.
• Die Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass ein Verfahren und eine Vorrichtung bereitgestellt wird, bei denen eine Optimierung des Ermittlungsverfahrens und/oder der Vorrichtung durch Berechnung von Gewichtungsfaktoren in Echtzeit erfolgt, wobei die Parameter durch Sensoren ermittelt werden und/oder der Fehler bei der Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs bezogen auf das Gesamtfahrzeuggewicht einem Bereich weniger als 0,1% umfasstt, d. h. es werden aus den Information dynamischer, statischer und/oder Umgebungsmodelle Gewichtungsfaktoren in Echtzeit ermittelt, wobei die Fehler des Ermittlungsverfahrens bezogen auf das Gesamffahrzeuggewicht einen Bereich von weniger als 0,1% umfassen.
• Die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen Vorrichtung beziehen sich auf eine Selektion der optimalen Berechnungsmethode zur Erfassung der Fahrzeugmasse in Abhängigkeit der vorzufindenden Umgebungsbedingungen, wobei die Defizite aktueller Systeme reduziert und im besten Fall eliminiert werden. Insbesondere wurde mit der Integration bisher nicht beachteter Einflussgrößen (Straßenneigung, Niederschlagsmenge, UV-Einstrahlung etc.) eine Präzisierung der Fahrzeugmasseerfassung ermöglicht, sodass die Abweichungen aktueller Systeme, die in der Regel 1,5 bis 10% umfassen, minimiert werden.
• Die ermittelten Informationen der statischen Methode definiert als Fahrzeugmasse statisch FM_S und Güte der Messung statisch G_S und der dynamischen Methode definiert als Fahrzeugmasse dynamisch FM_D und Güte der Messung dynamisch G_D sowie der fortlaufenden Messung der Umgebungsparameter (TS_a1-FD_f5) werden nach Ihrer Speicherung in der Datenbank ausgewertet. Zudem werden Optimierungsalgorithmen angewendet sowie Erfahrungswerte (ε_S und ε_D) und Korrekturfaktoren (k_i bis k_i+x) generiert. Dabei dienen die Optimierungsalgorithmen beispielsweise dem Präzisieren des statischen Systems. Sollte das dynamische System des Öfteren bei bestimmten Umgebungsparametern eine hohe bzw. sehr hohe Güte aufweisen, so kann diesem Wert vertraut werden. Durch den Vergleich des Ergebnisses des statischen und des dynamischen Verfahrens werden Korrekturfaktoren (k_i bis k_i+1) empirisch für bestimmte Umgebungsbedingungen entwickelt, die dazu dienen, dass das statische System quasi erlernt, den entwickelten Korrekturfaktor bei bestimmten Umgebungsparametern anzuwenden.
• Die folgenden Gleichungen zeigen beispielhaft, wie die Erfahrungswerte und Zuverlässigkeitsfaktoren mathematisch bestimmt werden können, wobei die Gleichungen beliebig erweitert werden können. Durch Hinzunahme weiterer Einfluss-/Umgebungsparameter müssen auch neue Summanden hinzugefügt werden.
• Bedingungen:
• ε_S kann maximal den Wert 1 annehmen.
• ε_D kann maximal den Wert 1 annehmen.
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• Mit Hilfe dieses Vorgehens kann ein gewichteter Mittelwert (Gl. VII) gebildet werden, der die Erfahrungswerte sowie Güte der beiden Methoden berücksichtigt. Es können jedoch noch zwei weitere Bedingung nützlich sein, wie beispielsweise der Umstand, dass wenn der Abstand zwischen FM_S und FM_D zu groß ist, dem Wert vertraut werden soll, bei dem die Güte sowie der Erfahrungswert am höchsten sind und ferner dem Umstand, dass wenn der Abstand zwischen ZF_S und ZF_D zu groß ist, dem Wert vertraut wird, bei dem die Güte sowie der Erfahrungswert am höchsten sind. Eine andere Möglichkeit könnte z. B. wie folgt aussehen:
  ε_S > ε_D => dann vertraue statischem Modell
  ε_D > ε_S => dann vertraue dynamischem Modell
  ε_D = ε_S => dann bilde den Mittelwert aus beiden Modellen
• Der Vorteil des Erfindungsgegenstands ist, dass die Integration von Umgebungsparametern die Präzisierung der Fahrzeugmasseermittlung ermöglicht. Des Weiteren kann das System während des Nutzungszeitraumes lernen (Lernmodus), welcher Methode (statisch oder dynamisch) es bei welchen Umgebungsbedingungen am meisten vertrauen kann. Darüber hinaus können Korrekturfaktoren gebildet werden, die insbesondere das statische System verbessern. Das statische Verfahren liefert bereits vor Fahrbeginn eine Information über die Fahrzeugmasse. Diese kann dann, falls nötig, durch die dynamische Methode korrigiert werden, falls die dynamische Methode eine höhere Güte, bessere Erfahrungswerte bzw. Zuverlässigkeitsfaktoren hat. Ein Fahrzeug, das nur auf ein statisches System (z. B. Reifendruck) zurückgreift, ist aufgrund der verwendeten Funkübertragung (z. B. 433 MHz) anfällig für Hackerangriffe. Die Kombination mit einem dynamischen System, das nur über CAN-Bus kommuniziert, ist weniger anfällig und bietet damit ein Plus an Sicherheit. Die Kombination dieser Systeme ermöglicht die Generierung weiterer Parameter, wie beispielsweise die Ermittlung des Schwerpunktes in 3D, der X-/Y-Achse mittels statischem System und der Z-Achse mittels dynamischen System. Wenn der Messwert der Fahrzeugmasse eine hohe Güte und einen hohen Erfahrungswert besitzt, kann mittels der Fahrwiderstände der cw-Wert sowie die Stirnfläche des Fahrzeuges, den sonstigen Außenflächen des Fahrzeugs und/oder dem Antriebsraum/Motorraum ermittelt werden. Aus diesen Werten könnten Rückschlüsse auf z. B. Gepäckträger oder Dachboxen geschlossen werden.
• Die Erfahrungswerte und Zuverlässigkeitsfaktoren werden wie folgt gebildet, wobei das Verfahren in einer Auswerteeinheit umgesetzt wird. Zuerst wird geprüft, in welchem Bereich (a–f) die vorzufindenden Umgebungsparameter einzuordnen sind. Anschließend findet in dem ausgewählten Bereich eine weitere Zuordnung statt: Die vorher durch das statische oder dynamische Verfahren ermittelten Werte für die Güte der einzelnen Messergebnisse wird in dem vordefinierten Gütebereich (1 bis 5) eingeordnet.
• Somit kann eine Verknüpfung zwischen der Güte der Messergebnisse und den Umgebungsparametern vorgenommen werden. Des Weiteren kann festgestellt werden, wie oft die Güte in diesem Bereich der Umgebungsparameter (a–d) schon vorgekommen ist. Hieraus wird dann der Erfahrungswert (ε_S und ε_D) abgeleitet, wobei festgestellt werden muss, dass eine Erweiterung des Verfahrens erfolgt, wenn weitere Umgebungsparameter hinzugefügt werden.
• Beispielszenario:
• – Umgebungstemperatur: 8°C => TS_d/TD_d
• – Umgebungsluftdruck: 1013 mbar => LS_f/LD_f
• – Das statische Verfahren hat eine Fahrzeugmasse von 1.238,26 kg ermittelt. Die Güte (G_S) beträgt hierbei 3 => TS_d3/LS_f3
• – Das dynamische Verfahren hat eine Fahrzeugmasse von 1.256,72 kg ermittelt. Die Güte (G_D) beträgt hierbei 4 => TD_d4/LD_f4
• In Tabelle 1 werden zur Verdeutlichung des Verfahrens nur die folgenden Umgebungsparameter berücksichtigt: TS/TD: Umgebungstemperatur (statisch/dynamisch) und LS/LD: Umgebungsluftdruck (statisch/dynamisch) Die Tabelle arbeitet quasi wie ein Zähler, aus dem eine Häufigkeitsverteilung („Erfahrung”) hervorgeht. Tabelle 1: Einordnung der Güte in ausgewählte Umgebungsparameter (statische Methode)

  
• Beispiele zur Erklärung: Vor dem Durchlauf hatte TS_d3 den Wert 72, nach dem Durchlauf hatte TS_d3 den Wert 73, Vor dem Durchlauf hatte LS_f3 den Wert 95, nach dem Durchlauf hatte LS_f3 den Wert 96 Tabelle 2: Einordnung der Güte in ausgewählte Umgebungsparameter (dynamische Methode)

  

  Ablauf: Vor dem Durchlauf hatte TD_d4 den Wert 112, nach dem Durchlauf hatte TD_d4 den Wert 113, vor dem Durchlauf hatte LD_f4 den Wert 95, nach dem Durchlauf hatte LD_f4 den Wert 96
• In Tabelle 3 sind weitere Umgebungsparameter aufgeführt, hierzu zählen: ES/ED: solare Einstrahlung (statisch/dynamisch), NS/ND: Niederschlagsintensität (statisch/dynamisch), FS/FD: Luftfeuchtigkeit (statisch/dynamisch) Tabelle 3: Beispiele für weitere Umgebungsparameter

  
• Die in Tabelle 3 gewählten einzelnen Bereiche der Umgebungsparameter sind beliebig erweiterbar. Weitere sinnvolle Umgebungsparameter sind z. B.: Straßenneigung, Bodenbeschaffenheit, Luftdichte, Reifenalter Der Erfindungsgegenstand wird Anhand der nachfolgenden Abbildung nochmals erklärt:
• zeigt den Ablauf des Verfahrens zur Fahrzeugmassenermittlung. Das Verfahren bei (1) gestartet. Sobald die Fahrgeschwindigkeit gleich Null ist (v = 0) und mindestens ein weiteres Signal (z. B. „Tür auf”) vorliegt. Parallel zum Start des Verfahrens beginnt auch die Messung der Umgebungsparameter (2). Diese werden fortlaufend bis zum Ende des Verfahrens erfasst und in einer Datenbank (11) gespeichert und ausgewertet.
• Des Weiteren startet parallel zum Start des Verfahrens die Überwachung der Fahrzeugmasseänderung mittels der statischen Methode (3). Nachdem die Messwerte der statischen Methode aufgenommen wurden, findet die statistische Auswertung der Messwerte statt (4). Hierzu zählen u. a. die Fehlerbetrachtung sowie die Häufigkeitsverteilung der Messwerte. In Schritt (5) wird die Fahrzeugmasse auf Basis der ermittelten Reifenparamater berechnet. Anschließend wird in (6) die Güte (G_S) durch folgende Informationen definiert, a) Häufigkeitsverteilung der ermittelten Werte, b) Höhe der Reifendruckunterschiede zwischen den einzelnen Reifen, c) Anzahl der Messungen, d) Anzahl der Reifen, die bei der Messung berücksichtigt wurden.
• Sobald das Fahrzeug eine Geschwindigkeit größer Null besitzt (v > 0) wird die Fahrzeugmasse mittels dem dynamischen Verfahren bestimmt (7). Nachdem die Messwerte der dynamischen Methode aufgenommen wurden, findet die statistische Auswertung der Messwerte statt (8). Hierzu zählen u. a. die Fehlerbetrachtung sowie die Häufigkeitsverteilung der Messwerte.
• Im nächsten Schritt (9) wird die Fahrzeugmasse auf Basis der ermittelten dynamischen Fahrzeugparameter berechnet. Die Güte der dynamischen Fahrzeugparameter (10) (G_D) wird durch folgende Informationen definiert, a) Häufigkeitsverteilung der ermittelten Werte, b) Anzahl der Messungen, c) Dauer der Messung (z. B. kurzer Bremsvorgang vs. langer Bremsvorgang). Im nächsten Schritt (11) werden die übermittelten Werte der statischen Methode (FM_S und G_S), der dynamischen Methode (FM_D und G_D) sowie der fortlaufenden Messung der Umgebungsparameter (TS_a1-FD_f5) nach Ihrer Speicherung in der Datenbank ausgewertet. Des Weiteren werden in diesem Schritt Optimierungsalgorithmen angewendet sowie Erfahrungswerte (ε_s und ε_D) und Korrekturfaktoren (k_i bis k_i+x) generiert. generiert. Dabei dienen die Optimierungsalgorithmen bspw. dem Präzisieren des statischen Systems. Sollte das dynamische System des Öfteren bei bestimmten Umgebungsparametern eine hohe bzw. sehr hohe Güte aufweisen, so kann diesem Wert vertraut werden.
• Durch den Vergleich des Ergebnisses des statischen und des dynamischen Verfahrens werden Korrekturfaktoren (k_i bis k_i+1) empirisch für bestimmte Umgebungsbedingungen entwickelt, die dazu dienen, dass das statische System quasi erlernt, den entwickelten Korrekturfaktor bei bestimmten Umgebungsparametern anzuwenden. Das dynamische Modell hat bspw. den Vorteil, dass es bei Steigung bessere Ergebnisse liefern kann als das statische Modell, sodass aus den Ergebnissen der dynamischen Messmethode Korrekturfaktoren für das statische Modell abgeleitet werden können. Dies hat den Vorteil, dass das statische System präzisiert wird und hierdurch bspw. bei bestimmten Umgebungsbedingungen das statische System sehr genaue Werte bereits vor Fahrbeginn (v = 0) liefern kann. Ohne die Korrekturwerte wäre dies nicht möglich. Insbesondere hinsichtlich verschiedener Reifenmodelle etc. wäre eine präzise Erfassung der Fahrzeugmasse ohne eine „Lernphase” nicht möglich.
• Mit Hilfe des dynamischen Verfahrens kann diese Problematik beseitigt werden. Ferner werden die Korrekturfaktoren ebenfalls an die beiden Teilsysteme (statisch und dynamisch) übergeben, sodass diese direkt bei den Messungen Berücksichtigung finden. Im nächsten Schritt (12) wird mit Hilfe der Gleichung I–VII die Zuverlässigkeitsfaktoren berechnet, die dann dazu dienen, die bestmögliche Bestimmung der Fahrzeugmasse in Abhängigkeit der Umgebungsparameter zu ermöglichen. Schließlich wird im letzten Schritt (13) die finale Bestimmung der Fahrzeugmasse mittels der Zuverlässigkeitsfaktoren sowie den beiden ermittelten Fahrzeugmassen, die aus der statischen und der dynamischen Methode hervorgegangen sind, berechnet.
• ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
• Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
• Zitierte Patentliteratur
• DE 102007015356 A1 [0002]
• DE 102014211273 A1 [0003]

Claims (10)

1. Verfahren zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs, wobei die Informationen zur Ermittlung der Fahrzeugmasse aus statischen, dynamischen und/oder Umgebungsparametern bestehen und zur Ermittlung der Fahrzeugmasse mindestens zwei Parameter ausgewählt und/oder fusioniert werden, dadurch gekennzeichnet, dass eine Optimierung des Ermittlungsverfahrens durch Berechnung von Gewichtungsfaktoren in Echtzeit erfolgt und/oder der Fehler des Ermittlungsverfahrens bezogen auf das Gesamtgewicht des Fahrzeugs einen Bereich von weniger als 0,1% umfasst.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Umgebungsparameter den Umgebungsluftdruck, Umgebungstemperatur, solare Umgebungseinstrahlung, Umgebungsniederschlagsmenge, Umgebungsbodenbeschaffenheit, Umgebungsluftdichte, Umgebungswindverhältnisse, Höhe über dem Meeresspiegel und/oder Umgebungsstrallenneigung beinhalten.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die statischen Parameter Reifenalter, Fahrstrecke der Reifen, Reifeninnentemperatur und/oder Reifeninnendruck umfassen.
4. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die dynamischen Parameter Reifendruckänderung, Geschwindigkeit, Beschleunigung, Verzögerung, Drehmoment, Antriebskraft, Raddrehzahl, dynamischer Reifendurchmesser, Parameter des elektrischen Antriebes, insbesondere Spannung, Strom und Leistung und/oder Fahrwiderstandskräfte umfassen.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrwiderstandskraftmessung wie Reibungskoeffizienten, Luftdichte, Luftfeuchtigkeit und Luftströmung entlang der Stirnfläche, den sonstigen Außenflächen des Fahrzeugs und/oder dem Antriebsraum/Motorraum erfolgt.
6. Vorrichtung zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs, wobei die Informationen zur Ermittlung der Fahrzeugmasse aus statischen, dynamischen und/oder Umgebungsparametern bestehen und zur Ermittlung der Fahrzeugmasse mindestens zwei Parameter ausgewählt und/oder fusioniert werden, dadurch gekennzeichnet, dass die Optimierung des Ermittlungsverfahrens durch Berechnung von Gewichtungsfaktoren in Echtzeit erfolgt, wobei die statischen, dynamischen und Umgebungsparameter durch Sensoren ermittelt und in Auswerteeinheiten erfasst werden und der Fehler bei der Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs bezogen auf das Gesamtgewicht des Fahrzeugs einen Bereich von weniger als 0,1% umfasst.
7. Vorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Sensoren Drucksensoren, Temperatursensoren, UV-Sensoren, GPS-Empfänger, Neigungssensoren, Regensensoren, Luftfeuchtesensoren, Drehmomentsensoren, Geschwindigkeitssensoren, Beschleunigungssensoren und/oder Raddrehzahlsensoren umfassen.
8. Verwendung einer Vorrichtung zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs, wobei die Informationen zur Ermittlung der Fahrzeugmasse aus statischen, dynamischen und/oder Umgebungsparametern bestehen und zur Ermittlung der Fahrzeugmasse mindestens zwei Parameter ausgewählt und/oder fusioniert werden, wobei eine Optimierung des Ermittlungsverfahrens durch Berechnung von Gewichtungsfaktoren in Echtzeit erfolgt und die statischen und dynamischen Parameter durch Sensoren ermittelt werden, zur Präzisierung der Reichweitenprädiktion von Elektrofahrzeugen, energieoptimierten Routenauswahl in Abhängigkeit von der Fahrzeugmasse, Überwachung der Einhaltung der max. zulässigen Gesamtfahrzeugmasse von Personen- und/oder Nutzfahrzeugen.
9. Verwendung einer Vorrichtung zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs, nach Anspruch 8 zur Optimierung von Funktionen des autonomen Fahrens für die automatisierte Distanzregelung, insbesondere Adaptive Cruise Control/ und zur Optimierung gängiger Assistenzsysteme, insbesondere ABS, ESP und/oder ASR.
10. Verwendung einer Vorrichtung zur Ermittlung der Masse eines Fahrzeugs nach Anspruch 8 zur Fahrgastzählung, und/oder Fahrgastschätzung im öffentlichen Personennahverkehr.

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