DE102019217431A1 - Verfahren zum Bewerten des fahrdynamischen Verhaltens eines Fahrzeug mit wenigstens einer Fahrassistenzfunktion - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bewerten des fahrdynamischen Verhaltens eines Fahrzeugs mit einem, mittels eines elektronischen Bremssystems realisierten und wenigstens eine Fahrerassistenzfunktion aufweisenden, Fahrerassistenzsystem mit folgenden Schritten:- Bereitstellen eines, für ein Fahrmanöver und für den das fahrdynamische Verhalten des Fahrzeugs bestimmenden Parametersatz charakteristischen, Messdatensatzes,- Berechnen von wenigstens einer aus dem Messdatensatz abgeleiteten Bewertungsgröße (OC) als ein das fahrdynamische Verhalten kennzeichnendes objektives Kriterium für wenigstens eine Bewertungsklasse (K1), und- Bereitstellen einer skalaren Bewertungsfunktion zur Erzeugung einer Kennzahl zwischen einem minimalen Wert (KPImin) und einem maximalen Wert (KPImax) in Abhängigkeit der Bewertungsgröße (OC), wobei durch den minimalen Wert und den maximalen Wert eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens definiert wird, so dass für jeden Wert einer Bewertungsgröße, welche aus einem mit einem Parametersatz assoziierten Messdatensatz erzeugt wird, eine Kennzahl KPI geliefert wird, für deren Wert gilt:KPImin≤KPI≤KPImax.

Description

• Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bewerten des fahrdynamischen Verhaltens eines Fahrzeugs mit einem, mittels eines elektronischen Bremssystems realisierten und wenigstens eine Fahrassistenzfunktion aufweisenden, Fahrerassistenzsystem.
• Fahrerassistenzsysteme unterstützen in modernen Fahrzeugen den Fahrer in der Längs- und Querführung des Fahrzeugs. Bekannt sind bspw. ABS (Antiblockiersystem), TCS (Traktion Control System, Antriebsschlupfregelung) und/oder AYC (Gierregelung), die auf der Basis eines elektronischen Bremssystems arbeiten (im Folgenden allgemein EBS-Systeme genannt).
• In der aktuellen Fahrzeugentwicklung entspricht es dem Stand der Technik, Softwareparameter für Fahrerassistenzfunktionen bzw. Fahrzeugregelsysteme durch Fahrversuche auf Teststrecken und/oder öffentlichen Straßen nach subjektivem Empfinden von erfahrenen Testfahrern einzustellen und zu erproben. Diese Softwareparameter müssen dabei für alle freizugebenden Fahrzeuge adaptiert werden. Diese erprobten Parameter werden, sobald ein hinreichend guter Parametersatz ermittelt werden konnte, in einer Speichereinheit des Fahrzeugs bzw. des Fahrzeugregelsystems abgespeichert.
• Nachteilig ist jedoch, dass die Anpassung der Softwareparameter durch einen Testingenieur subjektiv ist und daher ein Fahrer als Kunde des Fahrzeugherstellers die eingestellten Softwareparameter anders bewerten könnte. Außerdem sind Testfahrten mit Prototypen von Fahrzeugen zeitaufwändig und daher kostenintensiv.
• Ferner ist es bekannt, eine Fahrdynamikbewertung modellbasiert, also mittels eines Simulationsmodells durchzuführen, wobei hierzu charakteristische Fahrzeugparameter aus Fahrdynamikmessungen bereitgestellt werden. Jedoch auch eine solche Simulation im Rahmen einer Fahrzeugsimulationsumgebung erfordert für die Bereitstellung der charakteristischen Fahrzeugparameter die Durchführung von realen Fahrversuchen und deren Bewertung durch Testfahrer.
• Ausgehend hiervon liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zum Bewerten der fahrdynamischen Ausprägung eines mit einem Fahrerassistenzsystems eines Fahrzeugs realisierten Fahrmanövers anzugeben, welches objektive Kriterien liefert und den Einfluss subjektiver Bewertungen eines Testingenieurs weitestgehend eliminiert.
• Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1.
• Bei diesem Verfahren zum Bewerten des fahrdynamischen Verhaltens eines Fahrzeugs mit einem, mittels eines elektronischen Bremssystems realisierten und wenigstens eine Fahrassistenzfunktion aufweisenden, Fahrerassistenzsystem sind folgende Schritte vorgesehen:
• - Bereitstellen eines, für ein Fahrmanöver und für den das fahrdynamische Verhalten des Fahrzeugs bestimmenden Parametersatz charakteristischen, Messdatensatzes,
• - Berechnen von wenigstens einer aus dem Messdatensatz abgeleiteten Bewertungsgröße OC_K1 als ein das fahrdynamische Verhalten kennzeichnendes objektives Kriterium für wenigstens eine Bewertungsklasse K1, und
• - Bereitstellen einer skalaren Bewertungsfunktion zur Erzeugung einer Kennzahl KPI zwischen einem minimalen Wert KPI_min und einem maximalen Wert KPI_max in Abhängigkeit der Bewertungsgröße OC_K1, wobei durch den minimalen Wert KPI_min und den maximalen Wert KPI_max eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens definiert wird, so dass für jeden Wert einer Bewertungsgröße OC_K1, welche aus einem mit einem Parametersatz assoziierten Messdatensatz erzeugt wird, eine Kennzahl KPI geliefert wird, für deren Wert gilt: $$KP{I}_{min}\le KPI\le KP{I}_{max}.$$
  
• Mit diesem erfindungsgemäßen Verfahren wird eine objektive Bewertung des Verhaltens einer Fahrassistenzfunktion eines Fahrerassistenzsystems unter Nutzung von entweder unter realen Bedingungen mittels eines Versuchsfahrzeugs oder im Rahmen einer Fahrzeugsimulationsumgebung gewonnen Messdaten ermöglicht. Die realen Messdaten werden mittels einer Fahrerassistenzsystem-Sensorik während eines real durchgeführten Fahrmanövers erfasst. Bei einer Simulation des Fahrmanövers werden die Messdaten mittels einer Fahrerassistenzsystem-Sensorik der Fahrzeugsimulationsumgebung erzeugt.
• Der Vorteil von Messdaten, die durch eine Simulation gewonnen wurden, besteht darin, dass eine Bewertung gemäß dem Verfahren automatisiert werden kann, so dass eine große Anzahl von Manövern in kürzester Zeit bewertet werden können.
• Die Bewertung des Verhaltens der Fahrassistenzfunktion erfolgt zumindest in einer Bewertungsklasse, insbesondere hinsichtlich der Potentialausnutzung (auch „Performance“ genannt) und/oder der Fahrzeugstabilität und/oder des Handlings und/oder des Fahrerkomforts (im Folgenden „Komfort“ genannt). Für jede dieser Bewertungsklassen wird zumindest eine Bewertungsgröße OC als ein das fahrdynamische Verhalten kennzeichnendes objektives Kriterium in Abhängigkeit des Fahrmanövers angegeben.
• Aus der zumindest einen Bewertungsgröße OC wird eine Kennzahl KPI mittels einer skalaren Bewertungsfunktion erzeugt, mit welcher die Bewertungsgröße OC zwischen einem eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität der Fahrassistenzfunktion erzeugenden minimalen Wert KPI_min und einem maximalen Wert KPI_max eingestuft wird. So beruht bspw. der minimale Wert KPI_min auf einem Parametersatz, dessen zugehöriges fahrdynamisches Verhalten des Fahrmanövers der niedrigsten Qualitätsstufe der Rangfolge entspricht und der maximale Wert KPI_max auf einem Parametersatz, dessen zugehöriges fahrdynamisches Verhalten des Fahrmanövers der höchsten Qualitätsstufe der Rangfolge entspricht.
• Mit diesem erfindungsgemäßen Verfahren kann eine objektive und wiederholbare Bewertung des fahrdynamischen Verhaltens eines Fahrerassistenzsystems (EBS-System) durchgeführt werden, mit der Folge einer kostensparenden Reduzierung von Testzeiten. Ferner kann dieses erfindungsgemäße Verfahren in eine automatisierte Fahrzeugdatenbewertungsumgebung integriert werden. Weiterhin ist dieses erfindungsgemäße Verfahren geeignet, im Rahmen einer autonomen Bewertung der Parametrisierung von Fahrerassistenzsystemen eingesetzt zu werden, so dass für eine Reihe von unterschiedlichen Softwareparametern eine schnelle Identifizierung einer optimalen Konfiguration ermöglicht wird. Der Parametersatz kann somit basierend auf der Kennzahl optimal eingestellt werden.
• Nach einer bevorzugten Weiterbildung des Verfahrens, ist es vorgesehen, dass
• - zur Bestimmung des minimalen Wertes KPI_min der Bewertungsfunktion reale Fahrmanöver durchgeführt und solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird, und
• - zur Bestimmung des maximalen Wertes KPI_max der Bewertungsfunktion reale Fahrmanöver durchgeführt und solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Damit werden die Eckwerte der Rangfolge der Qualitätsstufen durch reale Fahrmanöver abgesichert. Somit können verschiedene Parametersätze mittels der daraus erzeugten Messdatensätze aus der Fahrzeugsimulationsumgebung oder aus realen Fahrmanövern objektiv bewertet werden, ohne dass weitere Fahrversuche durchgeführt werden müssen.
• In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform weist das erfindungsgemäße Verfahren folgende Schritte auf:
• - Berechnen und Ableiten von wenigstens zwei Bewertungsgrößen OC1 und OC2 aus dem Messdatensatz für die wenigstens eine Bewertungsklasse K1,
• - Berechnen von jeweils einer Kennzahl KPI1_K1 und KPI2_K1 für die wenigstens zwei Bewertungsgrößen OC1 und OC2 mittels der Bewertungsfunktion, und
• - Erzeugen einer klassenspezifischen Kennzahl KPI_K1 der wenigstens einen Bewertungsklasse K1 als gewichtete Summe aus den beiden Kennzahlen KPI1_K1 und KPI2_K1, so dass die Summe der Gewichtungsfaktoren den Wert 1 hat.
• Wenn damit für eine Bewertungsklasse mehrere Bewertungsgrößen vorgesehen sind, für die jeweils eine Kennzahl erzeugt wird, wird aus diesen Kennzahlen eine klassenspezifische Kennzahl als gewichtete Summe erzeugt, wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren den Wert 1 hat.
• Bei einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung ist es besonders vorteilhaft, wenn
• - wenigstens zwei Bewertungsklassen K1 und K2 vorgeben werden, wobei für jede Bewertungsklasse eine Kennzahl oder eine klassenspezifische Kennzahl erzeugt wird, und
• - eine klassenübergreifende Kennzahl KPI_all als gewichtete Summe aus den Kennzahlen oder den klassenspezifischen Kennzahlen der wenigstens zwei Bewertungsklassen K1 und K2 erzeugt wird, so dass die Summe der Gewichtungsfaktoren den Wert 1 hat.
• Somit werden auch die klassenspezifischen Kennzahlen entsprechend eingestuft, so dass eine klassenübergreifende Kennzahl entsprechend der von der Bewertungsfunktion erzeugten Rangfolge zur Verfügung steht, die hinsichtlich der Qualität der Fahrassistenzfunktion zwischen einem minimalen Wert KPI_min und einem maximalen Wert KPI_max bewertet ist.
• Nach einer bevorzugten Weiterbildung der Erfindung wird für eine erste Bewertungsklasse K1, welche die Potentialausnutzung („Performance“) der wenigstens einen Fahrassistenzfunktion betrifft, ein Reibwertausnutzungskoeffizient µ_utilization als Bewertungsgröße OC1_K1 gemäß $${\mathrm{\mu }}_{utilization}=\frac{{\mathrm{\mu }}_{average}}{{\mathrm{\mu }}_{maximum}}=\frac{mean\sqrt{{\left(\frac{a_x}{9.81}\right)}^2+{\left(\frac{a_y}{9.81}\right)}^2}}{\text{max}\sqrt{{\left(\frac{a_x}{9.81}\right)}^2+{\left(\frac{a_y}{9.81}\right)}^2}}$$

  

  bestimmt, wobei a_x die Längsbeschleunigung des Fahrzeugs und a_y die Querbeschleunigung des Fahrzeugs ist.
• Dieser Reibwertausnutzungskoeffizient µ_utilization welcher von dem Reibungskoeffizienten zwischen einem Fahrzeugrad und der Straßenoberfläche bestimmt wird, ist proportional zur maximal möglichen Beschleunigung des Fahrzeugs, da dieser Reibungskoeffizient die maximale Bremskraft bestimmt. Aufgrund des hochdynamischen Charakters eines Bremsvorganges wird der Mittelwert der Beschleunigungswerte verwendet, welcher mit den maximalen Beschleunigungen, die zur maximalen Bremskraft proportional sind, normiert ist.
• Nach einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung wird für die erste Bewertungsklasse K1, der Bewertungsklasse für die Potenzialausnutzung ein Schlupffaktor j_wheel als Bewertungsgröße OC1_K2 gemäß $$j_{wheel}=\frac{median\left(\left|wheel\_jer{k}_{positive}\right|\right)+median\left(\left|wheel\_jer{k}_{negative}\right|\right)}{2}$$

  

  bestimmt, wobei wheel_jerk_positive ein positives Rucksignal und wheel_jerk_negative ein negatives Rucksignal eines Fahrzeugrades ist.
• Da die Bestimmung des Schlupfes aus den Raddrehzahlen der Fahrzeugräder zu unzuverlässig ist, wird das Rucksignal (auch jerk genannt) verwendet, um die Potenzialausnutzung der Fahrassistenzfunktion zu bewerten. Das Rucksignal wird durch eine zweifache Differentiation der Radgeschwindigkeit gebildet.
• Aus den beiden Kennzahlen Reibwertausnutzungskoeffizient µ_utilization und Schlupffaktor j_wheel wird eine klassenspezifische Kennzahl für die erste Bewertungsklasse K1, betreffend vorzugsweise die Potenzialausnutzung der Fahrassistenzfunktion mittels einer gewichteten Summe gebildet, wobei die Gewichtungsfaktoren den Summenwert 1 haben.
• Eine weitere bevorzugte Weiterbildung der Erfindung sieht vor, dass für eine zweite Bewertungsklasse K2, vorzugsweise betreffend die „Stabilität“ des Fahrzeugs
• - das 25. Percentil und das 75. Percentil eines mit einem Querbeschleunigungsgradienten ȧ_y normierten Schwimmwinkelgradienten $\raisebox{1ex}{${\beta }_{grad}$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{${\dot{a}}_y\text{'}$}\right.$
  
  und
• - ein maximaler Schwimmwinkelgradient max(β_grad) jeweils als Bewertungsgröße OC1_K2, OC2_K2 und OC3_K2 für eine Kurvenfahrt als Fahrmanöver bestimmt wird.
• Aus den Kennzahlen dieser drei Bewertungsfunktionen OC1_K2, OC2_K2 und OC3_K2 wird vorzugsweise als gewichtete Summe eine einzige Kennzahl für eine Kurvenfahrt als Fahrmanöver bestimmt, wobei die Gewichtungsfaktoren die Summe 1 aufweist.
• Vorzugsweise wird bei einer Geradeausfahrt als Fahrmanöver für eine zweite Bewertungsklasse K2, vorzugsweise betreffend die „Stabilität“ des Fahrzeugs ein maximaler Schwimmwinkelgradient max(β_grad) und die Standardabweichung std(β_grad) des Schwimmwinkelgradienten β_grad als Bewertungsgrößen OC4_K2 und OC5_K2für eine Geradeausfahrt als Fahrmanöver bestimmt.
• Weiterhin wird vorzugsweise für die zweite Bewertungsklasse K2, vorzugsweise betreffend die „Stabilität“ des Fahrzeugs beim Durchführen der Fahrassistenzfunktion der maximale Betrag max(|ψ̇_meas|) einer Gierrate ̇ψ̇ als Bewertungsgröße OC6_K2 für eine Geradeausfahrt als Fahrmanöver bestimmt.
• Eine weitere bevorzugte Weiterbildung der Erfindung sieht vor, dass für eine zweite Bewertungsklasse K2, vorzugsweise betreffend die Stabilität des Fahrzeugs der maximale Betrag der Differenz aus einer gemessenen Gierrate ψ̇ und einer Referenzgierrate ψ̇_ref als Bewertungsgröße OC7_K2 für eine Kurvenfahrt als Fahrmanöver bestimmt wird.
• Eine weitere bevorzugte Weiterbildung der Erfindung sieht vor, dass für eine dritte Bewertungsklasse K3, vorzugsweise betreffend das „Handling“ der maximale Betrag der Differenz aus einem gemessenen Lenkwinkel St_angle_meas und einem berechneten Lenkwinkel St_angle_calc als Bewertungsgröße OC1K3 und der Mittelwert der Differenz aus einem gemessenen Lenkwinkel St_angle_meas und einem berechneten Lenkwinkel St_angle_calc als Bewertungsgröße OC2_K3 bestimmt wird.
• Eine weitere bevorzugte Weiterbildung der Erfindung sieht vor, dass für eine dritte Bewertungsklasse K3, vorzugsweise betreffend das „Handling“ die maximale Spurabweichung max(Path_dev) sowie die mittlere Spurabweichung mean(Path_dev) zwischen einer Fahrspur des Fahrzeugs und einer Referenzfahrspur als Bewertungsgrößen OC3_K3 und OC4_K3 bestimmt wird.
• Eine weitere bevorzugte Weiterbildung der Erfindung sieht vor, dass für eine vierte Bewertungsklasse K4, vorzugsweise betreffend den „Komfort“ die Nickrate Θ und die Rollrate Θ als Bewertungsgrößen OC1_K4 und OC2_K4 bestimmt werden.
• Eine weitere bevorzugte Weiterbildung der Erfindung sieht vor, dass für eine vierte Bewertungsklasse K4, vorzugsweise betreffend den „Komfort“ der Mittelwert $\frac{1}{4}{\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left(a_{wheeli}\right)$

  

  der Summe ${\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left({\dot{a}}_{wheeli}\right)$

  

  der Standardabweichungen std(ȧ_{wheel i}), i=1, 2,3,4 der Beschleunigungen ȧ_wheel,i, i=1,2,3,4 der Fahrzeugräder und die maximale Differenz zwischen dem Mittelwert mean(a_x) der Fahrzeuglängsbeschleunigung a_x und der Fahrzeuglängsbeschleunigung a_x als Bewertungsgrößen OC3_K4 und OC4_K4 bei einem ABS-Fahrmanöver ermittelt werden.
• Eine weitere bevorzugte Weiterbildung der Erfindung sieht vor, dass für eine vierte Bewertungsklasse K4, vorzugsweise betreffend den „Komfort“ die Standardabweichung std(ȧ_y) des lateralen Beschleunigungsgradienten (ȧ_y) des Fahrzeugs und die maximalen Differenz zwischen dem Mittelwert mean(ȧ_y) des Fahrzeugquerbeschleunigungsgradienten ȧ_y und dem Fahrzeugquerbeschleunigungsgradienten ȧ_y als Bewertungsgrößen OC5_K4 und OC6_K4 bei einem AYC-Fahrmanöver ermittelt werden.
• Eine letzte vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung sieht vor, dass für eine vierte Bewertungsklasse K4, vorzugsweise betreffend den „Komfort“ der Mittelwert $\frac{1}{n}{\displaystyle {\sum }_1^{n}std}\left(a_{wheeli}\right)$

  

  der Summe ${\displaystyle {\sum }_1^{n}std}\left(a_{wheeli}\right)$

  

  der Standardabweichungen std(ȧ_{wheel i}), i=1, ... n) der Fahrzeugräder des Fahrzeugs und die Differenz zwischen der maximalen Längsbeschleunigung max(a_x) und der minimalen Längsbeschleunigung min(a_x) der Längsbeschleunigung a_x des Fahrzeugs als Bewertungsgrößen OC7_K4 und OC8_K4 bei einem TCS-Fahrmanöver ermittelt werden.
• Das erfindungsgemäße Verfahren wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren beschreiben. Es zeigen:
• 1 ein Diagramm mit dem Verlauf der Längs- und Querbeschleunigungen einer bei einem realen Fahrmanöver durchgeführten µ-split-Bremsung mit hoher Kennzahl des zugrundeliegenden Parametersatzes,
• 2 ein Diagramm mit dem Verlauf der Längs- und Querbeschleunigungen einer bei einem realen Fahrmanöver durchgeführten µ-split-Bremsung mit niedriger Kennzahl des zugrundeliegenden Parametersatzes,
• 3 eine Bremskraft-Schlupf-Kurve eines Fahrzeugreifens,
• 4 ein Boxplot-Diagramm einer Bewertungsgröße j_wheel bei einer Parametrisierung mit hoher Kennzahl,
• 5 ein dem Boxplot-Diagramm gemäß 4 entsprechenden Zeit-Beschleunigungs-Diagramm von Vorderrädern,
• 6 ein Boxplot-Diagramm einer Bewertungsgröße j_wheel bei einer Parametrisierung mit niedriger Kennzahl,
• 7 ein dem Boxplot-Diagramm gemäß 6 entsprechenden Zeit-Beschleunigungs-Diagramm von Vorderrädern,
• 8 ein Balkendiagramm, mit welchem unterschiedliche Bremsmanöver mit zwei unterschiedlichen Parametrisierungen deren Kennzahlen angegeben werden,
• 9 eine Reifenquerkraft-Schwimmwinkel-Kurve eines Fahrzeugreifens,
• 10 Diagramm der Längsbeschleunigungen ȧ_y in Abhängigkeit des Schwimmwinkelgradienten β̇̇,
• 11 ein Boxplot der Datenverteilung des Schwimmwinkelgradienten β gegenüber dem Querbeschleunigungsgradienten ȧ_y gemäß 10 mit hoher Kennzahl des zugrundeliegenden Parametersatzes,
• 12 Diagramm der Längsbeschleunigungen ȧ_y in Abhängigkeit des Schwimmwinkelgradienten β̇,
• 13 Boxplot der Datenverteilung des Schwimmwinkelgradienten β̇ gegenüber dem Querbeschleunigungsgradienten ȧ_y gemäß 12 mit niedriger Kennzahl des zugrundeliegenden Parametersatzes,
• 14 ein Zeit-Gierraten-Diagramm mit einer hohen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 15 ein Zeit-Gierraten-Diagramm mit einer niedrigen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 16 den Verlauf des Betrages einer Lenkwinkelabweichung Δδ mit einer hohen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 17 den Verlauf des Betrages einer Lenkwinkelabweichung Δδ mit einer niedrigen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 18 ein Zeit-Nickraten-Diagramm mit einer hohen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 19 ein Zeit-Nickraten-Diagramm mit einer niedrigen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 20 ein Zeit-Beschleunigungs-Diagramm von Vorderrädern eines Fahrzeugs mit einer hohen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 21 ein Zeit-Beschleunigungs-Diagramm von Vorderrädern eines Fahrzeugs mit einer niedrigen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 22 ein Zeit-Bremsverzögerungs-Diagramm mit einer hohen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 23 ein Zeit-Bremsverzögerungs-Diagramm mit einer niedrigen Kennzahl anzeigenden Messdaten,
• 24 ein Zeit-Beschleunigungs-Diagramm mit einer hohen Kennzahl anzeigenden Messdaten, und
• 25 ein Zeit-Beschleunigungs-Diagramm mit einer niedrigen Kennzahl anzeigenden Messdaten.
• Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren wird eine objektive Bewertung eines Fahrerassistenzsystems eines Fahrzeugs mit mehreren Fahrassistenzfunktionen, nämlich einer ABS-, TCS- und AYC-Funktion durchgeführt. Ein solches Fahrerassistenzsystem wird bspw. durch ein EBS-System realisiert, welches auf einem elektronischen Bremssystem beruht.
• Die Fahrassistenzfunktionen des Fahrerassistenzsystems werden mittels einer Fahrzeugsimulationsumgebung simuliert, indem die für die jeweilige Fahrassistenzfunktion charakteristischen Fahrmanöver simuliert werden und gleichzeitig entsprechende Messdaten als charakteristischer Messdatensatz des simulierten Fahrmanövers erzeugt werden. Diese Messdaten werden derart erzeugt, dass diese einer Fahrerassistenzsystem-Sensorik entsprechen und damit mit Messdaten eines als Testfahrt real durchgeführten Fahrmanövers vergleichbar sind.
• Das fahrdynamische Verhalten der Fahrassistenzfunktionen wird jeweils durch einen Parametersatz einer die jeweilige Fahrassistenfunktion regelnden Software bestimmt. Damit kann für jeden Parametersatz die Fahrassistenzfunktion in der Fahrzeugsimulationsumgebung simuliert und anhand des dabei erzeugten Messdatensatzes bewertet werden.
• Für eine Bewertung werden auch die aus realen Messungen während einer Testfahrt mit realen Fahrzeugen gewonnenen charakteristischen Messdatensätze verwendet.
• Eine Bewertung des fahrdynamischen Verhaltens der Fahrassistenzfunktion erfolgt in vier Bewertungsklassen bzw. Kategorien. Eine erste Bewertungsklasse K1 betrifft die „Potenzialausnutzung“, mit welchem das Maß der Ausnutzung der physikalischen Grenzen bewertet wird. Für ein Bremsmanöver wäre dies bspw. der Bremsweg, in Abhängigkeit von den Umgebungsparametern, wie bspw. dem Fahrbahnreibwert (trockener Asphalt vs. Schneefahrbahn),den Reifeneigenschaften (Sportreifen, Komfortreifen oder Ecoreifen), der Leistungsfähigkeit der Bremse und allgemeiner Fahrzeugkonstruktionsparameter usw. Diese Umgebungsparameter werden nicht bewertet, legen aber den physikalisch ausnutzbaren Rahmen fest.
• Eine zweite Bewertungsklasse K2 betrifft die Stabilität. Ein Fahrzeug ist stabil, wenn es nicht übersteuert, d.h. mehr giert, als der Fahrer wünscht (bei extremem Übersteuern dreht sich das Fahrzeug ein, d. h. „der Fahrer wird vom Heck des Fahrzeugs überholt“). Bedingt wird dies durch eine „überlastete“ Hinterachse, d.h. die benötigte Seitenführungskraft wird von der Hinterachse nicht umgesetzt. Das Gegenteil ist das Untersteuern, d.h. das Fahrzeug giert weniger als vom Fahrer gewünscht, es schiebt über die (Vorder- )Achse, welche in diesem Fall überlastet ist. Beide Fälle (Übersteuern und Untersteuern) sind Anzeichen für Instabilität und damit in der Regel unerwünscht.
• Eine dritte Bewertungsklasse K3 betrifft das Handling, welches beschreibt, in welchem Maß das Fahrzeug den Fahrerwunsch umsetzt und wie hoch der Aufwand des Fahrers ist, einem gewünschten Kurs zu folgen.
• Eine vierte Bewertungsklasse K4 betrifft den Komfort. Unter Komfort wird allgemein jegliche wahrnehmbaren Effekte bzw. das Ausbleiben dieser Effekte verstanden. Dazu gehört insbesondere die Beschleunigung bzw. Änderungen der Beschleunigung auf die Insassen, was mit diesem Bewertungsklasse K4 bewertet wird. Grundlegend hierfür ist die Erkenntnis, dass ein Mensch Beschleunigung spürt, aber eine Änderung der Beschleunigung in der Form eines Ruckes (jerk) deutlich sensibler wahrnimmt, als eine reine Beschleunigung. So wäre bspw. der Schaltvorgang eines Automatikgetriebes nicht spürbar, wenn sanft geschaltet wird. Dies würde als guter Komfort bewertet. Ein spürbarer Gangwechsel, unabhängig davon ob „sportlich“ (mit „Schlag in den Nacken“ oder langsam (Einbruch der Beschleunigung verbunden mit einem Vorwippen der Insassen) würde als Komfortbeeinträchtigung empfunden werden. Übertragen auf ein Bremsmanöver würde dies bedeuten, dass eine „harte“ ABS-Bremsung mit konstant 1.2g Verzögerung komfortabler ist als eine modulierte Teilbremsung mit 0.4g - 0.8g. Wie bereits erwähnt, reagiert ein Mensch deutlich sensibler auf Geschwindigkeitsänderungen. Im erstgenannten Fall wäre das einmal beim Einleiten des Bremsmanövers und einmal ganz am Ende, wenn das Fahrzeug zum Stillstand kommt. Im zweitgenannten Fall gibt es weitere Änderungen während der Bremsphase, die Fahrzeuginsassen werden vor- und zurück bewegt. Der Wert der absoluten Beschleunigung spielt eine untergeordnete Rolle. Im Fahrzeug werden nur Werte im Mittel von 0.6g bis 1.2g erreicht, höhere g-Werte werden in keinem Fahrzeug erreicht, abgesehen in einer Unfallsituation.
• Mit jeder Kategorie oder Bewertungsklasse K1 bis K4 sind Bewertungsgrößen OC assoziiert, die das fahrdynamische Verhalten als objektives Kriterium kennzeichnen. Diese Bewertungsgrößen OC werden aus den Messgrößen des Messdatensatzes bestimmt oder berechnet. In Abhängigkeit der Fahrmanöver werden aus den diese Fahrmanöver charakterisierenden Bewertungsgrößen OC Kennwerte KPI mittels einer skalaren Bewertungsfunktion erzeugt, wobei jeder Kennwert KPI einer Bewertungsgröße OC zwischen einem minimalen Wert KPI_min und einem maximalen Wert KPI_max liegt, so dass durch den Minimalwert und den maximalen Wert eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des Fahrdynamikverhaltens definiert wird. Damit stellt der minimale Kennwerte KPI_min die schlechteste bzw. niedrigste Bewertungsstufe und der maximale Wert KPI_max die beste bzw. höchste Bewertungsstufe dar.
• Zur Bestimmung des minimalen Wertes KPI_min der Bewertungsfunktion werden reale Fahrmanöver durchgeführt und solche Parametersätze identifiziert, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird. Zur Bestimmung des maximalen Wertes KPI_max der Bewertungsfunktion werden ebenso reale Fahrmanöver durchgeführt und solche Parametersätze identifiziert, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Der Kennwert KPI_min weist vorzugsweise den Wert 1 und der Kennwert KPI_max den Wert 10 auf.
• Werden für eine der Bewertungsklassen K1, K2, K3 oder K4 mehrere Bewertungsgrößen bestimmt, wird für jede der Bewertungsgrößen eine Kennzahl KPI mittels der skalaren Bewertungsfunktion ermittelt und aus diesen Kennzahlen eine klassenspezifische Kennzahl KPI_Ki für die Bewertungsklasse Ki, i = 1, ... 4 bestimmt, indem eine gewichtete Summe aus den Kennzahlen gebildet wird, so dass die Summe der Gewichtungsfaktoren den Wert 1 hat.
• Schließlich wird aus den klassenspezifischen Kennzahlen KPI_Ki, i = 1, ... 4 eine klassenübergreifende Kennzahl KPI_all ebenso als gewichtete Summe ermittelt, so dass die Summe der Gewichtungsfaktoren wieder den Wert 1 hat.
• Im Folgenden werden für jede der Bewertungsklassen Ki, i=1, ... 4 die zugehörigen Bewertungsgrößen dargestellt und erläutert.
• Mit der ersten Bewertungsklasse K1 wird die „Potenzialausnutzung“ des EBS-Systems als Fahrerassistenzsystem hinsichtlich eines Fahrmanövers bewertet, wobei dieses als Bremsvorgang bspw. als Bremsmanöver mit der ABS-Funktion, als Beschleunigungsmanöver bspw. mit der TCS-Funktion oder als querdynamisches Manöver bspw. mit der AYC-Funktion durchgeführt wird.
• Als erste Bewertungsgröße OC1_K1 für die Bewertungsklasse K1 wird ein Reibwertausnutzungskoeffizient µ_utilization gemäß folgender Formel bestimmt: $${\mathrm{\mu }}_{utilization}=\frac{{\mathrm{\mu }}_{average}}{{\mathrm{\mu }}_{maximum}}=\frac{mean\sqrt{{\left(\frac{a_x}{9.81}\right)}^2+{\left(\frac{a_y}{9.81}\right)}^2}}{max\sqrt{{\left(\frac{a_x}{9.81}\right)}^2+{\left(\frac{a_y}{9.81}\right)}^2}},$$

  

  wobei a_x die Längsbeschleunigung des Fahrzeugs und a_y die Querbeschleunigung des Fahrzeugs ist, die aus dem Messdatensatz entnommen sind, der bei einem mittels der EBS-Funktion durchgeführten Fahrmanövers erzeugt wird.
• Hierbei wird angenommen, dass der Reibungskoeffizient zwischen dem Reifen des Fahrzeugrades und der Straßenoberfläche direkt proportional zur maximal möglichen Beschleunigung ist, da der Reibungskoeffizient die maximale Bremskraft des Reifens beeinflusst. Da die Testmanöver mit an der physikalischen Grenze betriebenen Fahrzeugen hochdynamische Manöver sind, wird die mittlere Beschleunigung µ_average als Maß für die „Potenzialausnutzung“ des EBS-Systems verwendet.
• Der Reibwertausnutzungskoeffizient µ_utilization ist ein Maß für den mittleren Wert µ_average der Beschleunigung, welcher mit dem maximalen Wert µ_maximum der Beschleunigung normiert ist. Somit wird sich beim Fahren mit niedriger Reibung auch der maximale Wert µ_maximum auf die niedrigere Reibungskraft des Fahrzeugreifens einstellen.
• Aus dem Wert des Reibwertausnutzungskoeffizient µ_utilization wird für diese Bewertungsgröße OC_K1 der Bewertungsklasse K1 mittels einer skalaren Bewertungsfunktion gemäß der Formel $$\begin{array}{c}KP{I}_{OC\_K1}=\frac{9}{valu{e}_{best}-valu{e}_{worst}}*valu{e}_{characteristic}\\ +\left(1-\frac{9}{valu{e}_{best}-valu{e}_{worst}}*valu{e}_{worst}\right)\end{array}$$

  

  eine Kennzahl KPI bestimmt, wobei der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC_K1, also des Reibwertausnutzungskoeffizient µ_utilization, welcher mittels realen Fahrmanövern durchgeführt wird und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC_K1, also des Kraftschlussfaktors µ_utilization, welcher mittels realen Fahrmanövern durchgeführt wird und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_{characteristic} entspricht einem Wert der Bewertungsgröße OC_K1, also des Kraftschlussfaktors µ_utilization, welcher im Rahmen des Fahrmanövers bestimmt wird und für welchen die Kennzahl KPI ermittelt wird, für die gilt: $${\text{KPI}}_{\text{min}}\le \text{KPI}\le {\text{KPI}}_{\text{max}}.$$

  
• Damit ist für einen zu bewertenden Parametersatz der mit der Bewertungsfunktion ermittelte KPI nicht schlechter als 1 und nicht besser als 10.
• Die für die Bewertungsgröße µ_utilization der Bewertungsklasse K1 ermittelte Kennzahl wird im Folgenden mit KPI_µ bezeichnet.
• Die 1 und 2 zeigen Diagramme mit dem Verlauf der Längsbeschleunigung LONG_ACC und der Querbeschleunigung LAT ACC eines realen Bremsvorgang bei µ-split-Bremsung), wobei der Bremsvorgang gemäß 1 mit einem zugehörigen Parametersatz mit hoher Kennzahl KPI_µ = 8,9 und gemäß 2 mit einer niedrigen Kennzahl KPI_µ = 1,6 durchgeführt wird. Im Vergleich der beiden Diagramme der 1 und 2 ist zu erkennen, dass Im Falle des µ-Split-Manövers eine Konzentration der Verzögerung bei ca. 0.5g und Querbeschleunigungseinflüsse zwischen 0.4-0.5g vorliegen. Im Vergleich zeigt der schlechtere Parametersatz diese Einflüsse bei geringeren Querbeschleunigungswerten, wobei die Ausprägung in Längsrichtung bei 0.6g geringer ist.
• Die 3 zeigt eine bekannte Bremskraft-Schlupf-Kurve eines Fahrzeugreifens. Im Bereich des Peaks dieser Kurve befindet sich der ideale Bereich, in welchem die maximale Längsbremskraft F_{x_max} erzeugt wird und damit auch eine maximale Längsbeschleunigung (positiv und negativ) erreicht wird.
• Ein ABS- und TCS-System soll so parametrisiert sein, dass sich immer der optimale Schlupf beim Bremsen und Beschleunigungen einstellt. Für diesen Zweck wird die Radgeschwindigkeit von jedem Fahrzeugrad gemessen und verglichen und hieraus die Fahrzeuggeschwindigkeit berechnet. Jedoch ist eine derart berechnete Fahrzeuggeschwindigkeit nicht in jedem Fall zuverlässig, insbesondere wenn sich alle Fahrzeugräder in einem Schlupfzustand befinden. Daher wird für die Bewertung der ABS- und TCS-Funktion das Rucksignal (jerk) j eines Fahrzeugrades verwendet, welches durch zweifaches Differenzieren der Radgeschwindigkeit erzeugt wird.
• Mittels diesem Rucksignal j wird ein Schlupffaktor j_wheel als weitere Bewertungsgröße OC2_K1 der ersten Bewertungsklasse K1 gemäß folgender Formel bestimmt: $$j_{wheel}=\frac{median\left(\left|wheel\_jer{k}_{positive}\right|\right)+median\left(\left|wheel\_jer{k}_{negative}\right|\right)}{2},$$

  

  wobei wheel_jerk_positive ein positives Rucksignal und wheel_jerk_negative ein negatives Rucksignal eines Fahrzeugrades ist.
• Zur Bestimmung des Schlupffaktors j_wheel wird der Medianwert des Betrages des positiven Drucksignals wheel_jerk_positive sowie der Medianwert des Betrages des negativen Drucksignals wheel_jerk_negative verwendet.
• Für die Bestimmung des Schlupffaktors j_wheel werden nur die Vorderräder bei der Durchführung von Bremsmanövern verwendet, da in der Regel an den Vorderrädern eine deutlich höhere Bremskraft erzeugt wird als an den hinteren Rädern. Das Verhalten der Vorderrädern ist daher maßgeblich für die Bewertung der Bremsung. Für Beschleunigungsvorgänge erfolgt dagegen die Bestimmung des Schlupffaktors j_wheel auf der Basis der angetriebenen Fahrzeugräder.
• Der Schlupffaktor j_wheel als zweite Bewertungsgröße OC2_K1 der ersten Bewertungsklasse K1 wird mit der oben angegebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion in eine Kennzahl KPI_j umgerechnet, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC2_K1, also des Schlupffaktors j_wheel, welcher mittels realen Fahrmanövern durchgeführt wird und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC2_K1, also des Schlupffaktors j_wheel, welcher mittels realer Fahrmanöver durchgeführt wird und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_{characteristic} entspricht einem Wert der Bewertungsgröße OC2_K1, also des Schlupffaktors j_wheel, welcher im Rahmen des mittels der ABS- und/oder TCS-Funktion durchgeführten Fahrmanövers bestimmt und eine Kennzahl KPI ermittelt wird, für die gilt: $${\text{KPI}}_{\text{min}}\le \text{KPI}\le {\text{KPI}}_{\text{max}}.$$

  
• Damit ist für einen zu bewertenden Parametersatz der mit der Bewertungsfunktion ermittelte KPI nicht schlechter als 1 und nicht besser als 10.
• Die 4 und 6 zeigen jeweils einen Boxplot des Schlupffaktors j_wheel, wobei der Boxplot gemäß 4 einer Parametrisierung mit einem hohen KPI_j = 9,8 und gemäß 6 mit einem niedrigen KPI_j = 1,0 zeigt. Die Diagramme gemäß den 5 und 7 zeigen jeweils den zugehörigen Verlauf der Längsbeschleunigungen a_x der Vorderräder. Das zugehörige Fahrmanöver gemäß den 6 und 7 ist ein überbremsendes Bremsmanöver, d. h. es wird ein Schlupf S erzeugt, der sich rechts vom Peak der Bremskraft-Schlupf-Kurve (vgl. 3) befindet, das Bremsmanöver wird also nicht im optimalen Bereich, d. h. im Bereich des Peaks der Bremskraft-Schlupf-Kurve durchgeführt.
• Aus diesen Boxplots ist ersichtlich, dass bei der Parametrisierung, die dem Fahrmanöver gemäß 4 zugrunde liegt, der Abstand zwischen dem oberen und unteren Quartil wesentlich kleiner ist als bei dem Boxplot gemäß 6. Die Diagramme gemäß den 5 und 7 zeigen, dass bei der Parametrisierung mit einer niedrigen Kennzahl KPI die Radbeschleunigung der Vorderräder stärker oszilliert als bei der Parametrisierung mit einer hohen Kennzahl KPI.
• Weitere Beispiele von bewerteten Fahrmanövern mit unterschiedlichen Parametersätzen zeigen die Balkendiagramme nach 8. Als Fahrmanöver sind ein Bremsmanöver B1 mit Spurwechsel, ein Bremsmanöver B2 mit hohem Reibungskoeffizienten µ (µ-high Bremsung) und ein Bremsmanöver B3 in Kurvenfahrt. Hierbei sind diese Bremsmanöver mit zwei unterschiedlichen Parametersätzen durchgeführt, so dass ein Parametersatz zu einer Überbremsung P1 mit niedrigen KPI-Werten führt und ein weiterer Parametersatz zu einem Bremsvorgang P2 mit einem hohen KPI-Wert führt, so dass der Schlupf S sich im optimalen Bereich, d. h. im Bereich des Peaks der Bremskraft-Schlupf-Kurve (vgl. 3) befindet.
• Ein für die erste Bewertungsklasse K1 klassenspezifischer Kennwert KPI_K1 wird aus den beiden Kennzahlen OC1_K1 = KPI_µ und OC1_K2 = KPI_j bestimmt:
• - KPI_K1 = KPI_µ für eine Gierregelung (AYC),
• - KPI_K1 = 0,5 * (KPI_µ + KPI_j) für ein ABS- oder TCS-Manöver bei einer Geradeausfahrt, und
• - KPI_K1 = 0,65 * KPI_µ + 0,35 * KPI_j für ein ABS- oder TCS-Manöver bei einer Kurvenfahrt.
• Mit der zweiten Bewertungsklasse K2 wird die Kategorie „Stabilität“ des EBS-Systems als Fahrerassistenzsystems hinsichtlich eines Fahrmanövers bewertet, wobei dieses als Bremsmanöver mit der ABS-Funktion, als Beschleunigungsmanöver mit der TCS-Funktion oder als querdynamisches Manöver mit der AYC-Funktion durchgeführt wird.
• Für eine Kurvenfahrt gilt die in 9 dargestellte Reifenquerkraft-Schwimmwinkel-Kurve eines Fahrzeugreifens. Da die Reifenquerkraft des Fahrzeugrades vom EBS-System nicht direkt messbar ist, wird die Querkraft F_y durch die Querbeschleunigung a_y ersetzt, welche sich proportional zur Reifenquerkraft verhält und direkt vom EBS-System mittels eines Sensors gemessen werden kann. Eine maximale Querbeschleunigung wird im Peak dieser Reifenquerkraft-Schwimmwinkel-Kurve erreicht. Eine hohe Stabilität des Fahrzeugs wird mit einem vor diesem Peak liegenden Schwimmwinkel sichergestellt, während mit Schwimmwinkeln nach diesem Peak das Fahrzeug instabil wird.
• Aus dieser Reifenquerkraft-Schwimmwinkel-Kurve folgt damit, dass bei einer Bewegung auf dieser Kurve bei einem stabilen Fahrzeug die Gradienten der Querkraft F_y und des Schwimmwinkels β das gleiche Vorzeichen und bei einem instabilen Fahrzeug diese beiden Gradienten unterschiedliche Vorzeichen aufweisen. Wenn diese Gradienten in einem Koordinatensystem eingetragen werden, befinden sich die stabilen Bereiche in dem ersten und dritten Quadranten. Wenn zusätzlich der Schwimmwinkelgradient β_grad durch den Querbeschleunigungsgradienten a_y,grad normiert wird, befindet sich der stabile Bereich im ersten und zweiten Quadranten, während sich die instabilen Bereiche in dem dritten und vierten Quadranten befinden.
• Es hat sich herausgestellt, dass die während einer Kurvenfahrt erzeugten Daten sich in diesen vier Quadranten derart verteilen, dass sich das 25. Perzentil des normalisierten Schwimmwinkelgradienten als objektive Bewertungsgröße OC1_K2 mit wenigsten 75% der Daten in den positiven stabilen Bereichen, also in dem 1. und 2. Quadranten befindet.
• Weiterhin ist es möglich, dass der Schwimmwinkel und die Querbeschleunigung mit unterschiedlichen Raten ansteigen. Dies trifft zu, wenn der Schwimmwinkel sehr stark ansteigt, während die Querbeschleunigung nur wenig ansteigt. Dies zeigt eine Situation an, bei welcher das Fahrzeug in Querrichtung seine physikalische Grenze erreicht, jenseits derer das Fahrzeug instabil werden würde. Daher wird das 75. Perzentil des normalisierten Schwimmwinkelgradienten als weitere Bewertungsgröße OC2_K2 verwendet.
• Als dritte Bewertungsgröße OC3_K2 wird der maximale Schwimmwinkelgradient max(β̇) verwendet, welcher ebenso ein guter Indikator für die Fahrzeugstabilität ist.
• Aus jedem dieser drei Bewertungsgrößen 25. Perzentil, 75.
• Perzentil und max(β) wird jeweils eine Kennzahl KPI unter Verwendung der oben beschriebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion bestimmt, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC1_K2, OC2_K2 bzw. OC3_K2, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC1_K2, OC2_K2 bzw. OC3_K2, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Aus den drei KPIs wird ein KPI_β für den Schwimmwinkel gemäß folgender Formel als gewichtete Summe berechnet: $$\begin{array}{l}KP{I}_{\beta }=0.4*KPI\left(25.percentil\left(\frac{\dot{\beta }}{{\dot{a}}_y}\right)\right)+0.2*KPI\left(75.percentil\left(\frac{\dot{\beta }}{{\dot{a}}_y}\right)\right)+0.4*\\ KPI\left(max\left(\dot{\beta }\right)\right),\end{array}$$

  

  wobei die Gewichtungsfaktoren die Summe 1 haben.
• Die 11 und 13 zeigen jeweils einen Boxplot der Datenverteilung des Schwimmwinkelgradienten β gegenüber dem Querbeschleunigungsgradienten ȧ_y, wobei der Boxplot gemäß 11 eine Parametrisierung mit einem hohen KPI_β = 9,1 und gemäß 13 mit einem niedrigen KPI_β = 3,0 zeigt. Die Diagramme gemäß den 10 und 12 zeigen jeweils den zugehörigen Verlauf des Schwimmwinkelgradienten β in Abhängigkeit des Längsbeschleunigungsgradienten ȧ_y. Das zugehörige Fahrmanöver entspricht einer teilgebremsten Kurvenfahrt mit verschiedenen AYC-Parametrisierungen. Eine gute Bewertung mit hohem KPI_β entspricht einem stabilen Fahrzustand, während eine schlechte Bewertung mit einem niedrigen KPI_β einem „offenerem“ Parametersatz entspricht, der das Fahrzeug weniger stabilisiert.
• Aus diesen Boxplots ist ersichtlich, dass bei der Parametrisierung, die dem Fahrmanöver (Kurvenfahrt) gemäß 11 zugrunde liegt, das 25. Perzentil positiver ist als bei der Parametrisierung gemäß 13 und der Abstand zwischen dem oberen und unteren Quartil wesentlich kleiner ist als bei dem Boxplot gemäß 13. Die Diagramme gemäß den 10 und 12 zeigen, dass bei der Parametrisierung mit einer hohen Kennzahl KPI die Datenpunkte im ersten und zweiten Quadranten gemäß 10 dichter liegen als bei der Parametrisierung mit einer niedrigen Kennzahl KPI gemäß 12. Damit ist das den Daten gemäß den 10 und 11 zugrundeliegenden Fahrmanöver (Kurvenfahrt) stabiler als jenes, welches den 12 und 13 zugrunde liegt.
• Bei einer Geradeausfahrt wird erwartet, dass der Schwimmwinkel β im Bereich von Null liegt. Jedoch gibt es Situationen, in welchen das Fahrzeug leicht giert, bspw. bei einer p-split-Bremsung. Daher wird bei einem solchen Fahrmanöver der maximale Schwimmwinkelgradient max(β̇) und die Standardabweichung des Schwimmwinkelgradienten std(β̇) jeweils als Bewertungsgröße OC4_K2 und OC5_K2 verwendet.
• Aus jedem dieser zwei Bewertungsgrößen max(β̇) und std(β̇) wird jeweils eine Kennzahl KPI unter Verwendung der oben beschriebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion bestimmt, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC4_K2 bzw. OC5_K2, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC4_K2 bzw. OC5_K2, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Aus den zwei KPIs wird ein KPI_β für den Schwimmwinkel gemäß folgender Formel als gewichtete Summe berechnet: $$KP{I}_{\beta }=0.5*KPI\left(\text{max}\left(\dot{\beta }\right)\right)+0.5*KPI\left(\text{std}\left(\dot{\beta }\right)\right),$$

  

  wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist.
• Hinsichtlich der zweiten Bewertungsklasse K2, betreffend die Stabilität, wird auch die Gierrate als Stabilitätsfaktor angesehen.
• Für eine Geradeausfahrt als Fahrmanöver wird als Bewertungsgröße OC6_K2 der maximale Betrag max(|ψ̇_meas|) einer gemessenen Gierrate ψ̇ aus einem Messdatensatz einer Gierregelung als Fahrassistenzfunktion bestimmt: $$\text{OC}{6}_{\text{K}2}=max\left(\left|{\dot{\psi }}_{meas}\right|\right).$$

  
• Für eine Kurvenfahrt als Fahrmanöver wird als Bewertungsgröße OC7_K2 der maximale Betrag der Differenz aus einer gemessenen Gierrate ̇̇ψ̇ und einer Referenzgierrate ψ̇_ref ermittelt, wobei die Gierrate ebenso aus einem Messdatensatz einer simulierten Gierregelung als Fahrassistenzfunktion bestimmt wird, die Referenzgierrate jedoch aus der Gierregelung des AYC-Systems, welches hierzu den Lenkwinkel und die Fahrzeuggeschwindigkeit verwendet. Damit ergibt sich für die Bewertungsgröße OC7_K2: $$\text{OC}{7}_{\text{K}2}=\text{max}\left(\left|\dot{\psi }-{\dot{\psi }}_{ref}\right|\right).$$

  
• Wenn bspw. die gemessene Gierrate ψ̇ größer ist als die Referenzgierrate ψ̇_ref, ist dies ein Hinweis auf ein Übersteuern des Fahrzeugs.
• Aus jedem dieser zwei Bewertungsgrößen max(|ψ̇|) und max(|ψ̇-ψ̇_ref|) wird jeweils eine Kennzahl KPI_Ψ unter Verwendung der oben beschriebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion bestimmt, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des AYC-Systems, d. h. der Gierregelung definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC6_K2 bzw. OC7_K2, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC6_K2 bzw. OC7_K2, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die 14 und 15 zeigen jeweils den Verlauf der beiden Größen ̇ψ̇ und ψ̇ - ψ̇_ref, wobei das Diagramm gemäß 14 einer Parametrisierung mit einem hohen KPI_Ψ = 7,4 und gemäß 15 mit einem niedrigen KPI_Ψ = 1,0 zeigt. Das zugehörige Fahrmanöver gemäß den 14 und 15 ist ein Bremsmanöver, wobei 14 eine stabile Kurvenfahrt und 15 eine instabile Kurvenfahrt zeigt.
• Zur Bestimmung einer klassenspezifischen Kennzahl KPI_K2 hinsichtlich der die Stabilität bewertenden Bewertungsklasse K2 wird aus dem KPI_β für den Schwimmwinkel und dem KPI_Ψ für die Gierrate eine gewichtete Summe gebildet: $${\text{KPI}}_{\text{K}2}=0.5*\left({\text{KPI}}_{\mathrm{\beta }}+{\text{KPI}}_{\mathrm{\psi }}\right),$$

  

  wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist und KPI_Ψ in Abhängigkeit des Fahrmanövers entweder aus der Bewertungsgröße OC6_K2 = max(|ψ̇|) oder OC7_K2 = max(|ψ̇-ψ̇_ref) bestimmt wird.
• Mit der dritten Bewertungsklasse K3 wird die Kategorie „Handling“ des EBS-Systems als Fahrerassistenzsystems hinsichtlich eines Fahrmanövers bewertet, wobei dieses als Bremsmanöver mit der ABS-Funktion, als Beschleunigungsmanöver mit der TCS-Funktion oder als querdynamisches Manöver mit der AYC-Funktion durchgeführt wird.
• Zur Bestimmung von Bewertungsgrößen für diese Bewertungsklasse K3 wird die Lenkwinkelabweichung festgelegt, die als Differenz zwischen einem gemessenen Lenkwinkel St_angle_meas und einem berechneten Lenkwinkel St_angle_calc definiert ist.
• Der gemessene Lenkwinkel St_angle_meas bestimmt sich als Quotient aus dem Lenkradwinkel und der Lenkübersetzung. Der berechnete Lenkwinkel St_angle_calc ergibt sich aus den Größen Gierrate, Fahrzeuggeschwindigkeit, Querbeschleunigung und der aus der Reifenquersteifigkeit berechneten Lenksteifigkeit.
• Die Lenkwinkelabweichung Δδ wird mit folgenden Bewertungsgrößen OC1_K3 und OC2_K3 mittels der Gierregelfunktion (AYC-Funktion) gemäß folgenden Formeln berechnet: $$\text{OC}{1}_{\text{K}3}=max\left(\left|St\_angl{e}_{meas}-St\_angl{e}_{calc}\right|\right),$$

  

  und $$\text{OC}{2}_{\text{K}3}=mean\left(\left|St\_angl{e}_{meas}-St\_angl{e}_{calc}\right|\right).$$

  
• Aus jedem dieser zwei Bewertungsgrößen OC1_K3 und OC2_K3 wird jeweils eine Kennzahl KPI (max(|St_angle_meas-St_angle_calc|)) und KPI (mean(|St_angle_meas-St_angle_calc|)) unter Verwendung der oben beschriebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion bestimmt, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC1_K3 bzw. OC2_K3, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC1_K3 bzw. OC2_K3, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die 16 und 17 zeigen den Verlauf des Betrages der Lenkwinkelabweichung Δδ = St_angle_meas-St_angle_calc, wobei das Diagramm gemäß 16 einer Parametrisierung mit einem hohen KPI_Δδ = 9,0 und gemäß 17 mit einem niedrigen KPI_Δδ = 5,1 zeigt. Das zugehörige Fahrmanöver gemäß den 16 und 17 ist ein Bremsmanöver, wobei 16 einen stabilen Fahrzustand des Fahrzeugs und 17 einen instabilen Fahrzustand des Fahrzeugs zeigt.
• Aus den beiden KPIs KPI (max(|St_angle_meas-St_angle_calc|)) und KPI (mean(|St_angle_meas-St_angle_calc|)) wird ein KPI_Δδ für die Lenkwinkelabweichung Δδ gemäß folgender Formel als gewichtete Summe berechnet: $$\begin{array}{l}KP{I}_{\mathrm{\Delta }\delta }=0.5*(KPI\left(max\left(\left|St\_angl{e}_{meas}-St\_angl{e}_{calc}\right|\right)\right)+KPI(mean(|St\_angl{e}_{meas}-\\ St\_angl{e}_{calc}|))),\end{array}$$

  

  wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist.
• Hinsichtlich der dritten Bewertungsklasse K3, betreffend das Handling, wird auch die Spurabweichung als Bewertungsgröße angesehen. Hierzu muss die Sensorik des EBS-Systems um ein GPS-Modul ergänzt werden, so dass dieses Kriterium der Spurabweichung für bestimmte Fahrmanöver, wie bspw. Geradeausfahrt oder Kurvenfahrt mit einem bestimmten Radius verwendet werden kann. Die Spurabweichung wird als Spurversatz definiert, wobei die Referenzspur direkt vor der Bewertungsphase berechnet wird.
• Als Bewertungsgrößen werden die maximale Spurabweichung gemäß OC3_K3 = max(Path_dev) und die mittlere Spurabweichung gemäß OC4_K3 = mean(Path_dev) verwendet.
• Aus jeder dieser zwei Bewertungsgrößen OC3_K3 und OC4_K3 wird jeweils eine Kennzahl KPI(max(Path_dev)) und KPI (mean(Path_dev)) unter Verwendung der oben beschriebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion bestimmt, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems, d. h. der Gierregelung während eines Bremsvorganges definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC3_K3 bzw. OC4_K3, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC3_K3 bzw. OC4_K3, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Aus den beiden KPIs KPI (max(Path_dev)) und KPI (mean(Path_dev)) wird ein KPI_path__dev für die Spurabweichung gemäß folgender Formel als gewichtete Summe berechnet: $$KP{I}_{Path\_dev}=0.5*\left(KPI\left(max\left(Path\_dev\right)\right)+KPI\left(mean\left(Path\_dev\right)\right)\right),$$

  

  wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist.
• Zur Bestimmung einer klassenspezifischen Kennzahl KPI_K3 hinsichtlich der das Handling bewertenden Bewertungsklasse K3 wird aus dem KPI_Δδ für die Lenkwinkelabweichung Δδ und dem KPI_{Path_dev} für die Spurabweichung eine gewichtete Summe gebildet: $${\text{KPI}}_{\text{K}3}=0.65*{\text{KPI}}_{\mathrm{\Delta \delta }}+0.35*{\text{KPI}}_{\text{Path}\_\text{dev}},$$

  

  wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist.
• Falls der KPI_{Path_dev} für die Spurabweichung nicht ermittelbar ist, gilt für die klassenspezifischen Kennzahl KPI_K3: $${\text{KPI}}_{\text{K}3}={\text{KPI}}_{\mathrm{\Delta \delta }}.$$

  
• Mit der vierten und letzten Bewertungsklasse K4 wird die Kategorie „Komfort“ des EBS-Systems als Fahrerassistenzsystems hinsichtlich eines Fahrmanövers bewertet, wobei dieses als Bremsmanöver bspw. mit der ABS-Funktion, als Beschleunigungsmanöver bspw. mit der TCS-Funktion oder als querdynamisches Manöver bspw. mit der AYC-Funktion durchgeführt wird.
• Bei Beschleunigungen und Verzögerungen in Fahrzeuglängsrichtung stellt die Nickrate des Fahrzeugs einen guten Indikator für den Komfort des Fahrers dar, daher wird für die Bewertungsklasse K4 der maximale Betrag max(|Θ̇̇|) der Nickrate Θ̇ als erste Bewertungsgröße OC1_K4 für ABS- und TCS-Fahrassistenzfunktionen verwendet. Für laterale Fahrzeugbewegungen mittels der Gierregelung als AYC-Fahrassistenzfunktion wird die Rollrate Φ̇ zur Beurteilung des Komforts herangezogen, indem als zweite Bewertungsgröße OC2_K4 der maximale Betrag max(|Φ̇|) der Rollrate Φ̇ verwendet wird.
• Aus jeder dieser zwei Bewertungsgrößen OC1_K4 und OC2_K4 wird jeweils eine Kennzahl KPI_Nick = KPI (max(|Θ̇|)) und KPI_Roll = KPI(max(|Φ̇|)) unter Verwendung der oben beschriebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion bestimmt, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC1_K4 bzw. OC2_K4, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC1_K4 bzw. OC2_K4, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die 18 und 19 zeigen den Verlauf der Nickrate, wobei das Diagramm gemäß 18 einer Parametrisierung mit einem hohen KPI_Nick = 8,8 und gemäß 19 mit einem niedrigen KPI_Nick = 5,9 zeigt. Das zugehörige Fahrmanöver gemäß den 18 und 19 ist ein Bremsmanöver mit hohem Reibwert (µ-High, wobei 19 einen überbremsenden Fahrzustand des Fahrzeugs zeigt. Bei dem Vergleich der beiden Diagramme ist ersichtlich, dass gemäß 19 die Nickrate Θ̇ größere Amplituden als nach 18 aufweist.
• Hinsichtlich der vierten Bewertungsklasse K4, betreffend den Komfort wird als Bewertungsgröße die „Gleichmäßigkeit der Beschleunigung“ angesehen.
• Die Gleichmäßigkeit der Beschleunigung während einer Beschleunigungsphase ist als die maximale Abweichung der Beschleunigung von deren Mittelwert definiert. Somit wird bei einem Bremsmanöver mit der ABS-Funktion lediglich die maximale Abweichung der Beschleunigung von deren Mittelwert bestimmt, während für eine TCS-Funktion (also im Antriebsfall) die Differenz zwischen maximaler und minimaler Beschleunigung betrachtet wird. Für laterale Manöver, also bspw. eine Kurvenfahrt wird der Querbeschleunigungsgradient untersucht, da die AYC-Funktion inhärent eine Abnahme der Querbeschleunigung verursacht. Der Querbeschleunigungsgradient erlaubt die Analyse, ob diese Abnahme gleichmäßig erfolgte.
• Zusätzlich zur Fahrzeugbeschleunigung wird auch die Standardabweichung der Beschleunigung der Fahrzeugräder als Bewertungsgröße für Brems- und Beschleunigungsmanöver verwendet. Es kann beobachtet werden, dass bei der Analyse unterschiedlicher Parametrisierungen für die ABS- und TCS-Funktion die Standardabweichung der Beschleunigung der Fahrzeugräder größer ist bei solchen Parametrisierungen mit kleiner Kennzahl KPI, die einen zu hohen Schlupf zulassen und damit dem Eindruck des Fahrers hinsichtlich des Komforts negativ beeinflusst. Andererseits ist bei einer Parametrisierung, die zu einem zu geringeren Schlupf führt, der Eindruck des Fahrers hinsichtlich des Komforts besser, der durch eine geringere Standardabweichung der Beschleunigung der Fahrzeugräder angezeigt wird. Für einen Bremsvorgang werden alle Fahrzeugräder berücksichtigt, während für Beschleunigungsmanöver nur die angetriebenen Fahrzeugräder berücksichtigt werden.
• So wird für ein mittels der ABS-Funktion ausgeführtes Fahrmanöver der Mittelwert $\mathrm{0,25}*{\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left(a_{wheeli}\right)$

  

  der Summe ${\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left(a_{wheeli}\right)$

  

  der vier Standardabweichungen der Beschleunigungen ȧ_wheel,i i = 1,2,3,4 der vier Fahrzeugräder und der Betrag der maximalen Differenz zwischen dem Mittelwert mean(a_x) der Fahrzeuglängsbeschleunigung a_x und der Fahrzeuglängsbeschleunigungen a_x als Bewertungsgrößen OC3_K4 und OC4_K4 verwendet.
• Für ein mittels der AYC-Funktion ausgeführtes Fahrmanöver wird die Standardabweichung std(ȧ_y) des lateralen Beschleunigungsgradienten ȧ_y des Fahrzeugs und die maximale Betrag max(|mean(ȧ_y) - ȧ_y|) der Differenz zwischen dem Mittelwert mean(ȧ_y) des Fahrzeugquerbeschleunigungsgradienten ȧ_y und dem Fahrzeugquerbeschleunigungsgradienten ȧ_y als Bewertungsgrößen OC5_K4 und OC6_K4 verwendet.
• Für ein mittels der TCS-Funktion ausgeführtes Fahrmanöver wird der Mittelwert $\frac{1}{4}{\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left({\dot{a}}_{wheeli}\right)$

  

  der Summe $\frac{1}{4}{\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left({\dot{a}}_{wheeli}\right)$

  

  der vier Standardabweichungen std(ȧ_{wheel i}), i=1, 2,3,4 der Beschleunigungen ȧ_{wheel i}, i=1, 2,3,4 der angetriebenen Fahrzeugräder des Fahrzeugs (d. h. maximal vier Fahrzeugräder) und die Differenz zwischen der maximalen Längsbeschleunigung max(a_x) und der minimalen Längsbeschleunigung min(a_x) der Längsbeschleunigung a_x des Fahrzeugs als Bewertungsgrößen OC7_K4 und OC8_K4 verwendet.
• Für jede der Bewertungsgrößen OC3_K4 bis OC8_K4 betreffend die Beschleunigungsabweichung wird jeweils eine Kennzahl $\text{KPI}(0.25*$

  

  $\left({\displaystyle {\sum }_{I=1}^{4}std}\left(a_{wheeli}\right)\right),$

  

  KPI (max(|mean(a_x) — a_x|)), KPI (std(ȧ_y)), KPI (max(|mean(ȧ_y)-ȧ_y|)), KPI $\text{KPI}\left(\frac{1}{n}*{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n}std}\left(a_{wheeli}\right)\right)$

  

  und KPI (max(a_x)-min(a_x)) unter Verwendung der oben beschriebenen Formel (1) der skalaren Bewertungsfunktion bestimmt, wobei auch in diesem Fall der niedrigste Wert KPI_min = 1 und der höchste Wert KPI_max = 10 ist. Hierdurch wird eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens des EBS-Systems, d. h. der ABS- bzw. AYC- bzw. der TCS-Funktion während eines Brems- oder Beschleunigungsvorganges definiert.
• Die Größe value_best entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC3_K4 bis OC8_K4, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Die Größe value_worst entspricht somit einem Wert der Bewertungsgröße OC3_K4 bis OC8_K4, die aus realen Fahrmanövern ermittelt werden und dabei solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird.
• Für jede Fahrassistenzfunktion, d.h. für die ABS-, AYC- und TCS-Funktion wird jeweils eine Kennzahl als gewichtet Summe gebildet, wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist.
• Für die ABS-Funktion wird die Kennzahl KPI_{acc_dev} berechnet gemäß $$KP{I}_{acc\_dev}=0.5*\left(KPI\left\{0.25*\left({\displaystyle {\sum }_{I=1}^{4}std}\left(a_{wheeli}\right)\right)\right\}+KPI\left\{max\left(\left|mean\left(a_x\right)-a_x\right|\right)\right\}\right).$$

  
• Für die AYC-Funktion wird die Kennzahl KPI_{acc_dev} berechnet gemäß $$KP{I}_{acc\_dev}=0.5*\left(KPI\left\{std\left({\dot{a}}_y\right)\right\}+KPI\left\{max\left(\left|mean\left({\dot{a}}_y\right)-{\dot{a}}_y\right|\right)\right\}\right).$$

  
• Für die TCS-Funktion wird die Kennzahl KPI_{acc_dev} berechnet gemäß $$KP{I}_{acc\_dev}=0.5*\left(KPI\left\{\frac{1}{n}*{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n}std}\left(a_{wheeli}\right)\right\}+KPI\left\{max\left(a_x\right)-min\left(a_x\right)\right\}\right).$$

  
• Die 20 und 21 zeigen jeweils ein Zeit-Beschleunigungs-Diagramm, also die Beschleunigungen a_wheel.i von Vorderrädern eines Fahrzeugs während einer µ-High-Vollbremsung, wobei das Diagramm gemäß 20 einer Parametrisierung der Fahrassistenzfunktion mit einem hohen KPI_{acc_dev} = 6, 8 und gemäß 21 mit einem niedrigen KPI_{acc_dev} = 1,3 entspricht. Der Fahrzustand gemäß 21 stellt eine Überbremsung dar. Die Beschleunigungen a_wheel.i der Fahrzeugräder gemäß 21 weisen wesentlich höhere Amplituden im Vergleich zu denjenigen gemäß 20 auf.
• Die 22 und 23 zeigen jeweils ein Zeit-Bremsverzögerungs-Diagramm, also die negativen Längsbeschleunigungen des Fahrzeugs, wobei das Diagramm gemäß 22 einer Parametrisierung der Fahrassistenzfunktion mit einem hohen KPI_{acc_dev} = 6,8 und gemäß 23 mit einem niedrigen KPI_{acc_dev} = 1,3 entspricht. Der Fahrzustand gemäß 23 stellt eine Überbremsung dar. Die Längsbeschleunigung a_x des Fahrzeugs gemäß 23 weist wesentlich höhere Schwankungen im Vergleich zu derjenigen gemäß 22 auf.
• Die 24 und 25 zeigen jeweils ein Zeit-Beschleunigungs-Diagramm, nämlich den Verlauf der Querbeschleunigung a_y und den Verlauf des Querbeschleunigungsgradienten ȧ_y, wobei das Diagramm gemäß 24 einer Parametrisierung der Fahrassistenzfunktion mit einem hohen KPI_{acc_dev} = 7,9 und gemäß 25 mit einem niedrigen KPI_{acc_dev} = 2,0 entspricht. Der Fahrzustand gemäß 25 zeigt einen instabilen Fahrzustand. Der Querbeschleunigungsgradienten ȧ_y gemäß 25 zeigt im Vergleich zu 24 extreme Amplituden auf, woraus auf eine sehr schnelle Zunahme der Querbeschleunigung geschlossen werden kann. Durch die unterschiedlichen Vorzeichen des Gradienten ist zudem ersichtlich, dass auf die schnelle Zunahme eine sofortige Abnahme folgt und direkt anschließend wieder eine starke Zunahme. Das Fahrzeug erfährt somit mitsamt den Passagieren eine ungleichmäßige Querbeschleunigung.
• Zur Bestimmung einer klassenspezifischen Kennzahl KPI_K4 hinsichtlich der den Komfort bewertenden Bewertungsklasse K4 wird aus dem KPI_Nick oder KPI_Roll (zusammengefasst zu KPI_Nick/roll) für die Nick- bzw. Rollrate und der Kennzahl KPI-_{acc_dev} für die Gleichmäßigkeit der Beschleunigung eine gewichtete Summe gebildet: $${\text{KPI}}_{\text{K}4}=0.5*\left({\text{KPI}}_{\text{Nick/roll}}+{\text{KPI}}_{\text{acc}\_\text{dev}}\right),$$

  

  wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist.
• Nun wird aus allen klassenspezifischen Kennzahlen, nämlich aus der Kennzahl KPI_K1 für die erste Bewertungsklasse K1 betreffend die „Potenzialausnutzung“, der Kennzahl KPI_K2 für die zweite Bewertungsklasse K2 betreffend die „Stabilität“, der Kennzahl KPI_K3 für die dritte Bewertungsklasse K3 betreffend das „Handling“ und die Kennzahl KPI_K4 für die vierte Bewertungsklasse K4 betreffend den „Komfort“ eine klassenübergreifende Kennzahl KPI_all als gewichtete Summe gebildet: $${\text{KPI}}_{\text{all}}=0.25*\left({\text{KPI}}_{\text{K}1}+{\text{KPI}}_{\text{K}2}+{\text{KPI}}_{\text{K}3}+{\text{KPI}}_{\text{K}4}\right)$$

  

  wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren 1 ist und alle KPIs gleich gewichtet sind.
• Es ist auch möglich, die einzelnen KPIs unterschiedlich zu gewichten, um Prioritäten hinsichtlich des Fahrzeugtyps, der Fahrzeugherstellerphilosophie und Gewichtungen der einzelnen Bewertungsklassen zu setzen. So sind bspw. für ein sportlich ausgelegtes Fahrzeug die Bewertungsklassen K1 („Potenzialausnutzung“) und K3 („Handling“) wichtiger als die Bewertungsklasse K4 („Komfort“). Dies könnte mit folgender Formel für die klassenübergreifende Kennzahl KPI_all realisiert werden: $${\text{KPI}}_{\text{overall}}=0.35*{\text{KPI}}_{\text{K}1}+0.25*{\text{KPI}}_{\text{K}2}+0.3*{\text{KPI}}_{\text{K}3}+0.1*{\text{KPI}}_{\text{K}4}$$

  
• Die Bewertungsklassen können frei kombiniert werden, jedoch ist es vorteilhaft, für eine klassenübergreifende Kennzahl KPI_all jeweils alle Bewertungsklassen K1 ist K4 zu verwenden. Ansonsten könne der Fall eintreten, dass die Gesamtbewertung eines Fahrmanövers gut bewertet wird, obwohl ein unerwünschter Fahrzustand erreicht wird. Da abhängig vom Fahrmanöver manche Bewertungsklassen relevanter sind als andere, sollten diese unabhängig von der Parametrisierung ähnliche Ergebnisse liefern und somit die Gesamtnote unabhängig von der Gewichtung dieser Bewertungsklasse nicht beeinflussen. So sollte im Fall der Bewertungsklasse K3 „Handling“ für eine normale ABS-Bremsung bei einer Geradeausfahrt der Fahrer die Lenkung nur stabil geradeaus halten, unabhängig davon, ob die Verzögerung gleichmäßig (hoher Komfort) ist oder mit stehenden Reifen (niedrige Potenzialausnutzung) stattfindet. Erfolgt dagegen die ABS-Bremsung in einer Kurve, so hat natürlich die Bewertungsklasse K3 „Handling“ wieder einen Einfluss auf die klassenübergreifende Kennzahl KPI_all als Gesamtergebnis in Abhängigkeit der Parametrisierung.

Claims (18)

1. Verfahren zum Bewerten des fahrdynamischen Verhaltens eines Fahrzeugs mit einem, mittels eines elektronischen Bremssystems realisierten und wenigstens eine Fahrerassistenzfunktion aufweisenden, Fahrerassistenzsystem mit folgenden Schritten: - Bereitstellen eines, für ein Fahrmanöver und für einen das fahrdynamische Verhalten des Fahrzeugs bestimmenden Parametersatz, charakteristischen Messdatensatzes, - Berechnen von wenigstens einer aus dem Messdatensatz abgeleiteten Bewertungsgröße (OC) als ein das fahrdynamische Verhalten kennzeichnendes objektives Kriterium für wenigstens eine Bewertungsklasse (K1), und - Bereitstellen einer skalaren Bewertungsfunktion zur Erzeugung einer Kennzahl (KPI) zwischen einem minimalen Wert (KPI_min) und einem maximalen Wert (KPI_max) in Abhängigkeit der Bewertungsgröße (OC), wobei durch den minimalen Wert und den maximalen Wert eine Rangfolge hinsichtlich der Qualität des fahrdynamischen Verhaltens definiert wird, so dass für jeden Wert einer Bewertungsgröße (OC), welche aus einem mit dem Parametersatz assoziierten Messdatensatz erzeugt wird, eine Kennzahl KPI geliefert wird, für deren Wert gilt: $$KP{I}_{min}\le KPI\le KP{I}_{max}.$$

   
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei welchem - zur Bestimmung des minimalen Wertes (KPI_min) der Bewertungsfunktion reale Fahrmanöver durchgeführt und solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die niedrigste Qualitätsstufe zugordnet wird, und - zur Bestimmung des maximalen Wertes (KPI_max) der Bewertungsfunktion reale Fahrmanöver durchgeführt und solche Parametersätze identifiziert werden, denen von Probanden die höchste Qualitätsstufe zugordnet wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem - aus dem Messdatensatz wenigstens zwei Bewertungsgrößen (OC1, OC2) für die wenigstens eine Bewertungsklasse (K1) abgeleitet und berechnet werden, - für die wenigstens zwei Bewertungsgrößen (OC1, OC2) jeweils eine Kennzahl (KPI1, KPI2) mittels der Bewertungsfunktion berechnet werden, und - eine klassenspezifische Kennzahl (KPI_K1) der wenigstens einen Bewertungsklasse (K1) als gewichtete Summe aus den beiden Kennzahlen (KPI1, KPI2) erzeugt wird, so dass die Summe der Gewichtungsfaktoren den Wert 1 hat.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem - wenigstens zwei Bewertungsklassen (K1, K2) vorgeben werden, wobei für jede Bewertungsklasse eine Kennzahl oder eine klassenspezifische Kennzahl erzeugt wird, und - eine klassenübergreifende Kennzahl (KPI_all) als gewichtete Summe aus den Kennzahlen oder den klassenspezifischen Kennzahlen der wenigstens zwei in (K1, K2) erzeugt wird, so dass die Summe der Gewichtungsfaktoren den Wert 1 hat.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine erste Bewertungsklasse (K1, „Performance“) ein Kraftschlussfaktor (µ_utilization) als Bewertungsgröße (OC1_K1) gemäß $${\mathrm{\mu }}_{utilization}=\frac{{\mathrm{\mu }}_{average}}{{\mathrm{\mu }}_{maximum}}=\frac{mean\sqrt{{\left(\frac{a_x}{9.81}\right)}^2+{\left(\frac{a_y}{9.81}\right)}^2}}{max\sqrt{{\left(\frac{a_x}{9.81}\right)}^2+{\left(\frac{a_y}{9.81}\right)}^2}}$$

   

   bestimmt wird, wobei a_x die Längsbeschleunigung des Fahrzeugs und a_y die Querbeschleunigung des Fahrzeugs ist.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine erste Bewertungsklasse (K1, „Performance“) ein Schlupffaktor (j_wheel) als Bewertungsgröße (OC2_K1) gemäß $$j_{wheel}=\frac{median\left(\left|wheel\_jer{k}_{positive}\right|\right)+median\left(\left|wheel\_jer{k}_{negative}\right|\right)}{2}$$

   

   bestimmt wird, wobei wheel_jerk_positive ein positives Rucksignal und wheel_jerk_negative ein negatives Rucksignal eines Fahrzeugrades ist.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine zweite Bewertungsklasse (K2, „Stabilität“) - das 25. Perzentil und das 75. Perzentil eines mit einem Querbeschleunigungsgradienten (ȧ_y) normierten Schwimmwinkelgradienten $\left(\raisebox{1ex}{${\beta }_{grad}$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{${\dot{a}}_y$}\right.\right),$

   

   und - ein maximaler Schwimmwinkelgradient (max(β_grad)) jeweils als Bewertungsgröße (OC1_K2, OC2_K2, OC3_K2) für eine Kurvenfahrt als Fahrmanöver bestimmt wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine zweite Bewertungsklasse (K2, „Stabilität“) ein maximaler Schwimmwinkelgradient (max(β_grad)) und die Standardabweichung (std(β_grad)) des Schwimmwinkelgradienenten (β_grad) als Bewertungsgrößen (OC4_K2, OC5_K2) für eine Geradeausfahrt als Fahrmanöver bestimmt werden.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine zweite Bewertungsklasse (K2, „Stabilität“) der maximale Betrag (max(|ψ̇_meas|)) einer Gierrate (ψ̇) als Bewertungsgröße (OC6_K2) für eine Geradeausfahrt als Fahrmanöver bestimmt wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine zweite Bewertungsklasse (K2, „Stabilität“) den maximalen Betrag der Differenz aus einer gemessenen Gierrate (ψ̇) und einer Referenzgierrate (ψ̇_ref) als Bewertungsgröße (OC7_K2) für eine Kurvenfahrt als Fahrmanöver bestimmt wird.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine dritte Bewertungsklasse (K3, „Handling“) - der maximale Betrag der Differenz aus einem gemessenen Lenkwinkel (St_angle_meas) und einem berechneten Lenkwinkel (St_angle_calc) als Bewertungsgröße (OC1_K3), und - der Mittelwert der Differenz aus einem gemessenen Lenkwinkel (St_angle_meas) und einem berechneten Lenkwinkel (St_angle_calc) als Bewertungsgröße (OC2_K3)bestimmt wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine dritte Bewertungsklasse (K3, „Handling“) eine maximale Spurabweichung (max(Path_dev)) sowie die mittlere Spurabweichung (mean(Path_dev)) zwischen einer Fahrspur des Fahrzeugs und einer Referenzfahrspur als Bewertungsgrößen OC3_K3 und OC4_K3 bestimmt wird.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine vierte Bewertungsklasse (K4, „Komfort“) die Nickrate (θ̇) und die Rollrate (Φ̇) als Bewertungsgrößen (OC1_K4, OC2_K4) bestimmt werden.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine vierte Bewertungsklasse (K4, „Komfort“) der Mittelwert $\left(\frac{1}{4}{\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left(a_{wheeli}\right)\right)$

    

    der Summe $\left({\displaystyle {\sum }_1^{4}std}\left({\dot{a}}_{wheeli}\right)\right)$

    

    der Standardabweichungen (std(ȧ_{wheel i}), i=1, 2, 3, 4) der Beschleunigungen (ȧ_wheel,i, i=1, 2, 3, 4) der Fahrzeugräder und die maximale Differenz zwischen dem Mittelwert (mean(a_x)) der Fahrzeuglängsbeschleunigung (a_x) und der Fahrzeuglängsbeschleunigung (a_x) als Bewertungsgrößen (OC3_K4, OC4_K4) bei einem ABS-Fahrmanöver ermittelt werden.
15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine vierte Bewertungsklasse (K4, „Komfort“) die Standardabweichung (std(ȧ_y)) des lateralen Beschleunigungsgradienten (a_y) des Fahrzeugs und die maximale Differenz zwischen dem Mittelwert (mean(ȧ_y)) des Fahrzeugquerbeschleunigungsgradienten (a_y) und dem Fahrzeugquerbeschleunigungsgradienten (a_y) als Bewertungsgrößen (OC5_K4, OC6_K4) bei einem AYC-Fahrmanöver ermittelt werden.
16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem für eine vierte Bewertungsklasse (K4, „Komfort“) der Mittelwert $(\frac{1}{4}{\displaystyle {\sum }_1^{n}std}\left({\dot{a}}_{wheeli}\right)$

    

    der Summe $({\displaystyle {\sum }_1^{n}std}\left({\dot{a}}_{wheeli}\right)$

    

    der Standardabweichungen std(ȧ_{wheel i}), i=1, ... n) der Fahrzeugräder des Fahrzeugs und die Differenz zwischen der maximalen Längsbeschleunigung (max(a_x)) und der minimalen Längsbeschleunigung (min(a_x)) der Längsbeschleunigung (a_x) des Fahrzeugs als Bewertungsgrößen (OC7_K4, OC7_K4) bei einem TCS-Fahrmanöver bestimmt werden.
17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem der charakteristische Messdatensatz mittels einer Simulation eines Fahrmanövers im Rahmen einer Simulationsumgebung erzeugt wird, wobei das Fahrmanöver mit wenigstens einem das fahrdynamische Verhalten bestimmenden Parametersatz simuliert wird.
18. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, bei welchem der charakteristische Messdatensatz aus realen Messungen während einer Testfahrt mit realen Fahrzeugen erzeugt wird.

Images