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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung des Reibwertes einer mit einem Fahrzeug befahrenen Fahrbahnoberfläche, wobei der Schlupf zwischen den Fahrzeugreifen und der Fahrbahnoberfläche mittels mindestens eines Schlupfsensors erfasst wird und wobei mindestens ein Schlupfmesswert in die Bestimmung des Reibwertes der Fahrbahnoberfläche eingeht.
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Verfahren zur Erfassung des Reibwertes einer Fahrbahn sind bekannt und kommen bei einer Vielzahl von Fahrzeugen zum Einsatz. Durch die Erfassung des Reibwertes beziehungsweise des Reibwertpotenzials der Fahrbahn können Fahrerassistenzsysteme auf die Fahrbahngegebenheiten vorkonditioniert beziehungsweise angepasst werden. Insbesondere bei autonomen oder teilautonom bewegten Fahrzeugen ist eine Kenntnis über das Reibwertpotenzial von besonderer Wichtigkeit, um die Geschwindigkeit anzupassen oder um beispielsweise den Bremsweg berechnen zu können, um entsprechend Abstände zu vorherfahrenden Fahrzeugen einzuhalten. Bekannt sind beispielsweise Verfahren zur Reibwertanalyse mittels eines Schlupfsensors, wobei verfügbare Reibwertpotenziale beim Überschreiten des maximalen Reibwertes, also bei einem Schlupf zwischen den Fahrzeugreifen und der Fahrbahnoberfläche erfasst werden. Beispielsweise wird bei einer Bremsung von einem Antiblockiersystem erfasst, wann die Reifen die Haftung zur Fahrbahn verlieren, woraufhin der Bremsdruck nachgeregelt wird. Nachteilig an diesem Verfahren ist, dass das tatsächliche Reibwertpotenzial der Fahrbahnoberfläche erst nach dem ersten Bremseingriff ermittelt werden kann. Ein sicherer Bremsvorgang ist somit kaum möglich. Ebenfalls möglich ist es, mittels Schlupfanalyse einen sehr geringen Reibwert, beispielsweise bei einer mit Schnee und Eis bedeckten Fahrbahn zu ermitteln, da die Fahrzeugreifen bei einer Geradeausfahrt bereits aufgrund des Windwiderstandes die Haftung zur Fahrbahnoberfläche verlieren können. Nicht möglich ist eine Bewertung des Reibwertpotenzials der Fahrbahn mittels Schlupfanalyse bei einer trockenen oder mit einer Flüssigkeit benetzten Fahrbahn, so dass hier keine Vorhersage des Bremsweges des Fahrzeuges möglich ist.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Erfassung des Reibwertes einer Fahrbahnoberfläche vorzuschlagen, mit dem eine Reibwertbestimmung bei verschiedenen Umgebungsbedingungen möglich ist.
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Die Lösung dieser Aufgabe erfolgt mit einem Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruches 1. Weiterbildungen und vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Bei einem Verfahren zur Bestimmung des Reibwertes einer mit einem Fahrzeug befahrenen Fahrbahnoberfläche, wobei der Schlupf zwischen den Fahrzeugreifen und der Fahrbahnoberfläche mittels mindestens eines Schlupfsensors erfasst wird und wobei mindestens ein Schlupfmesswert in die Bestimmung des Reibwertes der Fahrbahnoberfläche eingeht, ist erfindungswesentlich vorgesehen, dass der aktuelle Fahrbahnoberflächenzustand mittels mindestens einer Kameravorrichtung erfasst wird, dass der aktuelle Fahrbahnoberflächenzustand mittels mindestens eines Schallsensors erfasst wird und dass der Reibwert der Fahrbahnoberfläche aus den Messwerten des Schlupfsensors, der Kameravorrichtung und des Schallsensors berechnet wird. Mittels eines Schallsensors, insbesondere mittels eines Körperschallsensors, kann der Fahrbahnoberflächenzustand der aktuell befahrenen Fahrbahn erfasst werden. Insbesondere können die Schallsensoren im Bereich der Radhausschale angeordnet sein. Hier können somit Schwingungen erfasst werden, die durch von der Fahrbahn aufgewirbeltem Wasser auf dem Sensorgehäuse oder auch auf der Radhausschale erzeugt werden. Somit ist eine Unterscheidung möglich, ob die Fahrbahn mit einer Flüssigkeit benetzt ist, also ob es sich um eine feuchte Fahrbahn handelt oder ob die Fahrbahn trocken ist. Im Falle einer benetzten Fahrbahn kann weiterhin mittels der Schallsensoren der Nässegrad der Fahrbahnoberfläche erfasst werden. Weiterhin kann mittels der Schallsensoren das Abrollgeräusch der Fahrzeugreifen auf der Fahrbahn erfasst werden. Es kann zwischen einer glatten, einer mittelrauen und einer rauen Fahrbahnoberfläche unterschieden werden. Mittels einer Kameravorrichtung, beispielsweise mittels einer im Bereich der Windschutzscheibe angeordneten Frontkamera, kann der Fahrbahnzustand in der Front des Fahrzeuges, also vorausschauend erfasst werden. Beispielsweise kann mittels der Frontkamera eine Veränderung der Fahrbahnbeschaffenheit durch die Farbe beziehungsweise den Kontakt des Untergrundes registriert werden. Beispielsweise kann ein schneebedeckter Bereich der Fahrbahn durch einen weißen beziehungsweise hellen Bereich auf der Fahrbahn in der Front des Fahrzeuges erkannt werden. Ein Wechsel des Fahrbahnuntergrundes von einem weißen Bereich zu einem dunklen Bereich deutet auf ein Verlassen des schneebedeckten Bereiches hin. Weiterhin können mittels der Frontkamera Spurrillen auf der Fahrbahn erfasst werden. Beispielsweise bei einer nassen Fahrbahn können durch vorausfahrende Fahrzeuge Spurrillen entstehen, die weniger stark benetzt sind als die ansonsten nasse Fahrbahn. Durch die trockengefahrenen Spurrillen kann mittels der Schallsensoren ein geringerer Benetzungsgrad der Fahrbahn ermittelt werden als eigentlich außerhalb der Spurrillen vorliegt. Eine Bestimmung des Benetzungsgrades außerhalb der Spurrillen ist mittels der Schallsensorik nicht möglich, da nur die Fahrbahnverhältnisse der direkt mit den Fahrzeugreifen befahrenen Bereiche erfasst werden können. Insbesondere bei Ausweich- oder Überholmanövern kommt es somit durch das Verlassen der Spurrillen zu einem abrupten Wechsel des Fahrbahnzustandes und somit des zugrundeliegenden Reibwertes. Dies ist insbesondere bei autonom fahrenden Fahrzeugen problematisch, da die Steuerungs- und Assistenzsysteme nicht bei der Einleitung eines Überholmanövers auf den sich bei Verlassen der Spurrillen verändernden Reibwert vorbereitet sind. Durch eine Kombination mit einer Frontfahrkamera können Spurrillen, beispielsweise aufgrund unterschiedlicher Helligkeit der Fahrbahnoberfläche, erfasst werden. Bei der Erfassung von Spurrillen können somit die Fahrerassistenzsysteme dahingehend konditioniert werden, dass bei einem Verlassen der Spurrillen mit einem verringerten Reibwert der Fahrbahnoberfläche zu rechnen ist. Durch die Kombination der Messwerte der Schlupfsensorik, der Schallsensorik sowie der Frontfahrkamera können somit genaue Abschätzungen des Reibwertes bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen gemacht werden. Bei einer mit Eis bedeckten Fahrbahn, also bei einer Fahrbahnoberfläche mit nur geringem Reibwert, kann eine Aussage über den Reibwert bei Geradeausfahrt des Fahrzeuges durch die Schlupfsensorik gemacht werden, da die Reifen aufgrund des Windwiderstandes leicht die Haftung zur Fahrbahnoberfläche verlieren und somit leicht durchdrehen. Bei einer nassen Fahrbahn können Aussagen über den Reibwert mittels der Schallsensorik gemacht werden, da die Feuchtigkeit durch Schwingungen, die durch aufgewirbelte Feuchtigkeit verursacht werden, erfasst werden. Spurrillen auf der Fahrbahn können mittels einer Frontfahrkamera erfasst werden, so dass auch sich neben den Spurrillen befindliche Feuchtigkeit auf der Fahrbahn erfasst werden kann. Ebenfalls mit der Frontfahrkamera können schneebedeckte Bereiche der Fahrbahn erfasst werden. Durch die genaue Bestimmung der Fahrbahnbeschaffenheit bei unterschiedlichen Witterungsumständen ist eine genaue Reibwertvorhersage der Fahrbahnoberfläche möglich. Durch die verschiedenen Sensorsysteme und deren gegenseitige Plausibilisierung kann das Verfahren selbstlernend ausgelegt werden, so dass die Reibwertbestimmungen im Betrieb immer genauer werden können. Durch die genaue Bestimmung des Reibwertes können Fahrerassistenzsysteme vorkonditioniert werden beziehungsweise können die Reibwerte in die Steuerung eines autonom fahrenden Fahrzeuges, beispielsweise bei der Berechnung des Abstandes zu einem vorherfahrenden Fahrzeug oder bei einer Anpassung der Fahrtgeschwindigkeit eingehen.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird auf Basis der mittels mindestens eines Schallsensors erfassten Messwerte eine Unterscheidung zwischen einer mit einer Flüssigkeit benetzten Fahrbahnoberfläche und einer trockenen Fahrbahnoberfläche getroffen, bei einer benetzten Fahrbahn wird der Benetzungsgrad der Fahrbahn mit einer Flüssigkeit ermittelt, bei einer trockenen Fahrbahn wird die Rauigkeit der Fahrbahnoberfläche bestimmt und die Messwerte gehen in die Berechnung des Fahrbahnreibwertes ein. Mittels mindestens eines Schallsensors, insbesondere eines Körperschallsensors, kann der Benetzungsgrad der Fahrbahn mit einer Flüssigkeit erfasst werden. Insbesondere kann es sich bei den Schallsensoren um Körperschallsensoren handeln, die im Bereich der Radkästen des Fahrzeuges angeordnet sind. Durch die Fahrzeugreifen wird auf der Fahrbahn befindliche Flüssigkeit aufgewirbelt, wobei Tropfen auf die Radhausschalen, beziehungsweise auf die Gehäuse der Sensoren treffen. Durch die auftreffende Flüssigkeit werden Schwingungen verursacht, die mittels der Schallsensorik, insbesondere der Körperschallsensorik, erfasst werden können. Aufgrund des Benetzungsgrades der Fahrbahn kann auf den Reibwert der Fahrbahn geschlossen werden, wobei einer trockenen Fahrbahn ein wesentlich höherer Reibwert zugeordnet wird als einer nassen Fahrbahn. Weiterhin können mittels der Schallsensoren die Abrollgeräusche der Fahrzeugreifen auf der Fahrbahn erfasst werden. Hierdurch ist auch bei einer trockenen Fahrbahn eine Bestimmung des Reibwertes der Fahrbahn möglich, wobei der Reibwert hierbei insbesondere von der Rauigkeit der Fahrbahn abhängen kann. Die mittels der Schallsensoren erfassten Reibwerte der Fahrbahnoberfläche gehen insbesondere bei einer benetzten Fahrbahn, also bei mittleren Reibungswerten, insbesondere zwischen 0,8 µ und 0,4 µ in die Berechnung des Reibwertes ein. Bei trockenen Fahrbahnoberflächen können die Messwerte der Schallsensorik zur Plausibilisierung beispielsweise der mittels der Frontfahrkamera erfassten Umgebungsbedingungen hinzugezogen werden.
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In einer Weiterbildung der Erfindung wird mittels mindestens einer Kameravorrichtung der Fahrbahnoberflächenzustand im Frontbereich des Fahrzeuges erfasst. Durch den Einsatz einer Frontfahrkamera kann die sich in der Front des Fahrzeuges befindliche Fahrbahnoberfläche erfasst werden. Beispielsweise kann durch die Frontfahrkamera ein schneebedeckter oder ein mit Flüssigkeit bedeckter Bereich auf der Fahrbahn erfasst werden. Beispielsweise können hierzu Kontrastunterschiede oder Farbunterschiede in verschiedenen Fahrbahnbereichen in den mittels der Kameravorrichtung erfassten Bilder ausgewertet werden. Hierdurch können auch Spurrillen auf der Fahrbahn erfasst werden. Durch das Hinzuziehen der mittels der Frontfahrkamera erfassten Bilder in die Berechnung eines Reibwertes der Fahrbahnoberfläche ist eine vorausschauende Reibwertberechnung der Fahrbahnoberfläche ermöglicht, ohne dass die Fahrbahnoberfläche bereits mit dem Fahrzeug befahren werden muss. Hierdurch ist ein erheblicher Sicherheitsvorteil gegeben, da beispielsweise die Fahrerassistenzsysteme des Fahrzeuges schon vor dem Befahren einer schneebedeckten Fläche, einer Eisfläche oder ähnlichem auf die Bedingungen konditioniert werden können.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens werden Spurrillen auf der Fahrbahn durch die Kameravorrichtung erfasst. Durch eine Kameravorrichtung können Spurrillen in der Front des Fahrzeuges auf der Fahrbahnoberfläche erfasst werden. Beispielsweise können Spurrillen aufgrund einer Auswertung von Farb- oder Kontrastunterschieden in den mittels der Kameravorrichtung aufgenommenen Bildern erfasst werden. Insbesondere ist hierdurch auch eine Erfassung von einer benetzten Fahrbahn möglich, wenn bereits durch vorausfahrende Fahrzeuge Spurrillen auf der Fahrbahn ausgebildet sind, die weit weniger benetzt sind als die neben den Spurrillen angeordneten Bereiche der Fahrbahn. Beispielsweise mittels Schallsensoren kann nur die Feuchtigkeit auf der direkt mit den Fahrzeugreifen befahrenen Bereichen der Fahrbahn erfasst werden. Die neben den Spurrillen befindliche Feuchtigkeit kann von den Schallsensoren nicht registriert werden. Die Information über den Benetzungszustand der Fahrbahn neben den Spurrillen ist insbesondere beim autonomen Fahren von hoher Wichtigkeit, da auf Basis dieser Informationen entschieden werden kann, ob ein Überholvorgang eingeleitet werden soll oder dass beispielsweise bei einem Spurwechsel mit einem niedrigeren Reibwert beim Durchqueren der benetzten Fahrbahnbereiche gerechnet werden muss.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird mittels einer Kameravorrichtung eine Unterscheidung zwischen einer trockenen Fahrbahnoberfläche, einer mit Flüssigkeit benetzten Fahrbahnoberfläche, einer mit Schnee bedeckten Fahrbahnoberfläche getroffen und es wird erfasst, ob Spurrillen mit Schnee oder Flüssigkeit bedeckt sind oder ob die Spurrillen frei sind. Mittels der Kameravorrichtung, insbesondere mittels einer Frontfahrkamera, kann eine Unterscheidung getroffen werden, ob die Fahrbahnoberfläche trocken oder mit einer Flüssigkeit benetzt ist und ob die Fahrbahnoberfläche mit Schnee bedeckt ist. Hierzu können mittels der Kamera aufgenommene Bilder ausgewertet werden. Beispielsweise können mit Flüssigkeit benetzte Fahrbahnabschnitte stärker das Umgebungslicht reflektieren, während trockene Bereiche eher dunkel abgebildet werden. Weiterhin können schneebedeckte Abschnitt heller sein als nicht mit Schnee bedeckte Abschnitte der Fahrbahnoberfläche. Durch das Kamerasystem können somit auch Bereiche der Fahrbahn abgedeckt werden, deren Erfassung mittels der Schallsensorik nicht möglich ist.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens werden Fahrbahnoberflächenzustände in mindestens drei Zustandsklassen eingeteilt, einer trockenen Fahrbahnoberfläche wird eine Zustandsklasse mit einer hohen Haftreibung der Fahrbahnoberfläche zugeordnet, einer mit Flüssigkeit benetzten Fahrbahnoberfläche wird eine Zustandsklasse mit einer mittleren Haftreibung der Fahrbahnoberfläche zugeordnet und einer mit Schnee bedeckten Fahrbahnoberfläche oder einer mit Eis bedeckten Fahrbahnoberfläche wird eine Zustandsklasse mit einer niedrigen Haftreibung der Fahrbahnoberfläche zugeordnet. Verschiedene Fahrbahnoberflächenzustände können in verschiedene Zustandsklassen eingeteilt werden. Den verschiedenen Zustandsklassen können dann verschiedene Reibwerte oder Reibwertbereiche zugeordnet sein. Einer trockenen Fahrbahnoberfläche kann eine Zustandsklasse mit einer hohen zu erwartenden Haftreibung zugeordnet werden. Beispielsweise kann dieser Zustandsklasse ein Reibwert von 0,8 µ bis 1,2 µ zugeordnet sein. Einer mit Flüssigkeit benetzten, also feuchten oder nassen Fahrbahn, kann eine Zustandsklasse mit einer mittleren Haftreibung, beispielsweise mit einem Reibwertbereich zwischen 0,4 µ und 0,8 µ zugeordnet sein. Einer mit Schnee oder Eis bedeckten Fahrbahnoberfläche wird eine Zustandsklasse mit einer niedrigen Haftreibung der Fahrbahnoberfläche, beispielsweise einem Reibwertbereich von 0,4 µ bis 0,00 µ zugeordnet. Je nach Zustandsklasse kann die Bestimmung des Reibwertes beziehungsweise des Zustandes der Fahrbahn hauptsächlich auf einem Sensorsystem beruhen. Beispielsweise können bei einer trockenen Fahrbahn vor allem die Messwerte, also die aufgenommenen Bilder der Frontkamera zur Berechnung des Reibwertes herangezogen werden. Bei einer benetzten Fahrbahn können hauptsächlich die Messwerte des Schallsensors herangezogen werden und bei einer eis- oder schneebedeckten Fahrbahn können hauptsächlich die Messwerte der Schlupfsensorik zur Berechnung des Reibwertes herangezogen werden. Hierdurch ist sichergestellt, dass die Sensoren gemäß ihren Vorteilen bei verschiedenen Umgebungsbedingungen optimal eingesetzt werden.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird ein Reibwert der Fahrbahnoberfläche in einer einer trockenen Fahrbahnoberfläche zugeordneten Zustandsklasse aus den mit einer Kameravorrichtung erfassten Messwerten berechnet und die weiteren Sensoren werden zur Plausibilisierung der mittels der Kameravorrichtung erfassten Messwerte eingesetzt. Bei der Erfassung einer trockenen Fahrbahn geht die Berechnung des Reibwertes hauptsächlich auf die mittels der Frontkamera erfassten Bilder zurück. Aufgrund der hohen Haftreibung der Fahrbahn im trockenen Zustand können in diesem Reibwertbereich keine verlässlichen Aussagen mittels der Schlupfsensorik getroffen werden, dass es nicht zu einem Verlust der Haftreibung zwischen den Reifen und der Fahrbahn kommt. Ebenfalls werden keine verlässlichen Messwerte aufgrund von Vibrationen an den Radhausschalen mittels der Schallsensorik erfasst. Allerdings kann die Schallsensorik durch die Erfassung des Abrollgeräusches der Reifen auf der Fahrbahn zur Plausibilisierung der mittels der Frontkamera erfassten Bilder eingesetzt werden. Insbesondere kann auf Basis der Abrollgeräusche ermittelt werden, ob die Fahrbahn rau, mittelrau oder eher glatt ist und somit kann der Schallsensor zur genaueren Bewertung des Reibwertes eingesetzt werden.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird ein Reibwert der Fahrbahnoberfläche in einer mit einer Flüssigkeit benetzten Fahrbahnoberfläche zugeordneten Zustandsklasse aus den mit einem Schallsensor erfassten Messwerten berechnet und die weiteren Sensoren werden zur Plausibilisierung der mittels des Schallsensors erfassten Messwerte eingesetzt. Eine mit einer Flüssigkeit, beispielsweise mit Niederschlagswasser, benetzte Fahrbahnoberfläche ist mittels Schallsensorik, insbesondere Körperschallsensorik, in den Radkästen erfassbar. Das von den Fahrzeugreifen aufgewirbelte Niederschlagswasser erzeugt Schwingungen in den Radkästen, die mit den Körperschallsensoren ausgewertet werden können. Einer nassen Fahrbahn wird eine Zustandsklasse mit einer mittleren Haftreibung, also mit einer mäßigen bis rutschigen Anhaftung der Reifen an die Fahrbahn zugeordnet. In diesem Reibwertbereich, also in dieser Zustandsklasse, geht die Abschätzung des Reibwertes hauptsächlich auf die mittels der Schallsensorik erfassten Messwerte zurück. Durch die Schallsensorik lässt sich ein Benetzungsgrad, also ein Feuchtigkeitsgrad auf der Fahrbahn ermitteln, der maßgeblich für den Reibwert der Fahrbahnoberfläche ist. Mittels der Kameravorrichtung können die Messwerte plausibilisiert, also überprüft werden, da beispielsweise ein Feuchtigkeitsfilm durch Reflektionen auf der Fahrbahn erkannt werden können. Weiterhin können mit einem Kamerasystem Spurrillen auf der Fahrbahn erfasst werden, neben denen ein höherer Feuchtigkeitsfilm als in den Spurrillen zu erwarten ist. Durch die Auswertung der Schallsignale und deren Plausibilisierung mittels der Frontfahrkamera ist eine genaue Bestimmung des Fahrbahnoberflächenreibwertes ermöglicht.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird ein Reibwert der Fahrbahnoberfläche in einer mit Eis oder Schnee bedeckten Fahrbahnoberfläche zugeordneten Zustandsklasse aus den mit einem Schlupfsensor erfassten Messwerten berechnet und die weiteren Sensoren werden zur Plausibilisierung der mittels des Schlupfsensors erfassten Messwerte eingesetzt. Mittels einer Schlupfsensorik kann der Reibwert einer Fahrbahn, insbesondere bei mit Schnee und/oder Eis bedeckten Fahrbahnoberflächen, also in einer Zustandsklasse mit geringem Reibwert, ermittelt werden. Bei Geradeausfahrten des Fahrzeuges kann es zum Verlust der Haftreibung zwischen den Fahrzeugreifen und der Fahrbahn aufgrund des Windwiderstandes kommen. Eine eisbedeckte Fahrbahn ist nicht mittels der Schallsensorik zu registrieren, so dass in dieser Zustandsklasse die Messwerte der Schallsensorik eher untergeordnet eingehen. Mittels einer Kameravorrichtung können beispielsweise schneebedeckte Bereiche auf der Fahrbahnoberfläche erfasst werden, so dass hier eine Plausibilisierung der Schlupfmesswerte erfolgen kann.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird mindestens ein Regen-Licht-Sensor zur Plausibilisierung der Messwerte der weiteren Sensorvorrichtung eingesetzt. Die Messwerte der Schlupfsensorik, der Schallsensorik sowie der Kameravorrichtung können mittels eines Regen-Licht-Sensors überprüft, also plausibilisiert werden. Mittels eines Regen-Licht-Sensors können die Umgebungslichtverhältnisses sowie die Niederschlagsverhältnisse erfasst werden. Ein Regen-Licht-Sensor kann im Bereich der Windschutzscheibe des Fahrzeuges angeordnet sein, so dass auf die Windschutzscheibe treffender Niederschlag erfasst werden kann. Insbesondere kann der Regen-Licht-Sensor somit dazu eingesetzt werden, die Fahrbahnzustände in einem nassen Zustand der Fahrbahn zu plausibilisieren. Wenn mittels des Regen-Licht-Sensors auf die Windschutzscheibe treffendes Niederschlagswasser erfasst wird und sowohl mit dem Schallsensor als auch mit der Frontkamera Feuchtigkeit auf der Fahrbahn erfasst wird, ist sichergestellt, dass die Fahrbahn mit einer Flüssigkeit benetzt ist und somit einer Zustandsklasse mit mittlerem Reibwert zugeordnet werden kann. Ebenfalls können mittels eines Regen-Licht-Sensors Tunneldurchfahrten des Fahrzeuges erfasst werden, wobei in Tunneln erhebliche Abweichungen von den vorherigen Fahrbahnzuständen zu erwarten sind.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird die Fahrbahnoberflächentemperatur bestimmt und die Fahrbahnoberflächentemperatur geht in die Bestimmung des aktuellen Reibwertes der Fahrbahnoberfläche ein. Durch die Erfassung der Fahrbahnoberflächentemperatur kann der Zustand der Fahrbahnoberfläche, insbesondere, ob möglicherweise eine mit Eis bedeckte Oberfläche vorliegt, präziser eingeschätzt werden. Beispielsweise können mittels der Schlupfsensorik ermittelte Reibwerte durch die Fahrbahnoberflächentemperatur plausibilisiert werden, so dass beispielsweise Fahrerassistenzsystem frühzeitig auf das Vorliegen von vereisten Fahrbahnzuständen konditioniert werden können.
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In einer Weiterbildung der Erfindung wird mittels der Kameravorrichtung von vor dem Fahrzeug vorherfahrenden Fahrzeugen aufgewirbelte Flüssigkeit erfasst. Durch Fahrzeuge, die auf nassen beziehungsweise feuchten Fahrbahnen bewegt werden, wird Feuchtigkeit von der Fahrbahn aufgewirbelt, die sich in Form einer Gischtfahne hinter den Fahrzeugen zeigt. Durch eine Frontkameravorrichtung kann die von dem vor dem Fahrzeug vorherfahrenden Fahrzeugen aufgewirbelte Flüssigkeit erkannt werden. Somit können die von der Kameravorrichtung erfassten Bilder zur Bestimmung des Fahrbahnzustandes, insbesondere ob die Fahrbahn mit einer Flüssigkeit benetzt ist, beitragen.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens wird mittels der Kameravorrichtung neben den Spurrillen befindliches Wasser auf der Fahrbahn erfasst. Durch eine Frontkamera können Spurrillen auf einer Fahrbahn erfasst werden, in denen die Fahrbahn durch vorherfahrende Fahrzeuge trockengefahren wurde und somit einen geringeren Feuchtigkeitsfilm als in den daneben angeordneten Bereichen aufweist. Durch eine Frontfahrkamera kann beispielsweise durch Farbunterschiede beziehungsweise Kontrastunterschiede erkannt werden, dass sich auch Feuchtigkeit neben den Spurrillen befindet und der eigentliche Benetzungszustand der Fahrbahn höher ist als beispielsweise mit einer Schallsensorik in den Spurrillen ermittelt wurde. Beispielsweise Fahrerassistenzsysteme können so darauf vorkonditioniert werden, dass bei einem Überholvorgang oder einem Verlassen der Spurrillen mit einem erhöhten Benetzungsgrad der Fahrbahn zu rechnen ist.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens werden die Zustandsklassen in weitere Unterklassen unterteilt. Um eine präzisere Vorhersage der Reibwerte zu ermöglichen, können die Zustandsklassen, die trockenen, benetzten oder mit Eis und Schnee bedeckten Fahrbahnen zugeordnet sind, weiter unterteilt werden. Beispielsweise können trockene Fahrbahnoberflächen in eine Unterklasse mit sehr hoher Haftreibung zwischen den Fahrzeugreifen und der Fahrbahn, insbesondere Reibwerte von 1,0 µ bis 1,2 µ zugeordnet werden. Einer weiteren Unterklasse können gute Haftreibungswerte zwischen 0,8 µ bis 1,0 µ zugeordnet werden. Der Zustandsklasse der mit Flüssigkeit benetzten Fahrbahnoberflächen können Unterklassen zugeordnet werden, in denen eine mäßige Haftreibung zwischen den Fahrzeugreifen und der Fahrbahnoberfläche zwischen 0,6 µ und 0,8 µ bestehen oder rutschige Haftreibungswerte zwischen 0,4 µ und 0,6 µ vorliegen. Einer mit Eis oder Schnee bedeckten Fahrbahnoberfläche wird eine Zustandsklasse mit niedriger Haftreibung zugeordnet. Diese Zustandsklasse kann in Unterklassen mit glatten Fahrbahnzuständen bei schneebedeckter Fahrbahn mit Reibwerten zwischen 0,2 µ und 0,4 µ beziehungsweise sehr glatten Fahrbahnzuständen bei eisbedeckter Fahrbahn mit Reibwerten zwischen 0,0 µ und 0,2 µ zugeordnet werden. Hierdurch ist eine präzisere Vorhersage der zu erwartenden Fahrbahnoberflächenreibwerte erreicht.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens gehen die ermittelten Reibwerte der Fahrbahnoberfläche in die Ansteuerung von Fahrerassistenzsystemen ein. Durch die ermittelten aktuellen Reibwerte der Fahrbahnoberfläche kann beispielsweise der Bremsweg des Fahrzeuges präziser vorhergesagt werden, so dass beispielsweise ein System zum automatischen Abstandhalten zum vorherfahrenden Fahrzeug entsprechend eingestellt werden kann oder auch die Geschwindigkeit bei autonom fahrenden Fahrzeugen entsprechend des Reibwertes gesteuert werden kann. Auch weitere Assistenzsysteme, wie beispielsweise ein Antiblockiersystem, kann entsprechend des ermittelten Reibwertes eingestellt werden.
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Im Folgenden wird die Erfindung anhand eines in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispiels näher erläutert. Im Einzelnen zeigt die:
- 1: eine schematische Darstellung der Erfassung von Spurrillen und Feuchtigkeit auf einer Fahrbahnoberfläche mittels einer Kameravorrichtung.
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In 1 ist schematisch ein mittels einer Frontkamera eines Fahrzeuges 1 aufgenommenes Bild einer Fahrbahnoberfläche 2 dargestellt. Nässe auf der Fahrbahnoberfläche 2 kann mittels der Kameravorrichtung beispielsweise durch Gischtfahnen 3 von vorherfahrenden Fahrzeugen 4 erfasst werden. Auf der Fahrbahnoberfläche 2 können sich Spurrillen 5 durch vorherfahrende Fahrzeuge 4 ausbilden. In den Spurrillen 5 weist die Fahrbahnoberfläche 2 einen geringeren Benetzungsgrad mit der Flüssigkeit als in den neben den Spurrillen 5 angeordneten Bereichen 6 auf. Eine in den Radkästen eines Fahrzeuges 1 angeordnete Schallsensorik ist dazu ausgelegt, Feuchtigkeit auf der Fahrbahnoberfläche 2 aufgrund von Schallsignalen zu erfassen. Die Schallsignale werden von auftreffender Feuchtigkeit erzeugt, die von den Fahrzeugreifen aufgewirbelt wird. Da die Fahrbahnoberfläche 2 in den Spurrillen 5 weniger stark benetzt ist als in den übrigen Fahrbahnbereichen 6 kann es durch die Schallsensorik zu einer Unterschätzung des Benetzungsgrades kommen. Durch die Kameravorrichtung kann ein erhöhter Benetzungsgrad in den Fahrbahnbereichen 6 beispielsweise durch Farbunterschiede oder Kontrastunterschiede im Vergleich zu den Spurrillen 5 erfasst werden. Die mittels der Kameravorrichtung erfasste Feuchtigkeit kann in die Ansteuerung von Fahrerassistenzsystemen eingehen, so dass beispielsweise bei einem Spurwechsel oder einem Überholmanöver die Fahrerassistenzsysteme auf einen sprunghaften Anstieg der Feuchtigkeit und somit auf einen Abfall des Reibwertes der Fahrbahnoberfläche 2 vorkonditioniert werden können.
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Alle in der vorstehenden Beschreibung und in den Ansprüchen genannten Merkmale sind in einer beliebigen Auswahl mit den Merkmalen des unabhängigen Anspruchs kombinierbar. Die Offenbarung der Erfindung ist somit nicht auf die beschriebenen bzw. beanspruchten Merkmalskombinationen beschränkt, vielmehr sind alle im Rahmen der Erfindung sinnvollen Merkmalskombinationen als offenbart zu betrachten.
