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Stand der Technik
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Der Ansatz geht von einer Vorrichtung oder einem Verfahren nach Gattung der unabhängigen Ansprüche aus. Gegenstand des vorliegenden Ansatzes ist auch ein Computerprogramm.
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Für die direkte aktive Reibwertmessung in speziellen Situationen, beispielsweise die Flugfeldreibwertbestimmung, gibt es Messfahrzeuge mit Reibwertmesstechnik. Hier sind der sogenannte „Surface Friction Tester“ sowie die sogenannte „Sideway-force Coefficient Routine Investigation Machine“ (Seitenkraftmessverfahren) zu nennen. Beide basieren auf einer Kraftmessung. Der Surface Friction Tester ist ein Fahrzeuganhänger mit drei Rädern. Das dritte Rad wird bis in den physikalischen Grenzbereich, bis zum Reifenstillstand, abgebremst. Über die dazu nötige Bremskraft/das dazu nötige Bremsmoment lässt sich die Reibkraft und mit Hilfe der bekannten Normalkraft der Reibwert bestimmen. Die Sideway-force Coefficient Routine Investigation Machine bestimmt die Reibkraft über die Seitenkraft eines fünften, um 20° zur Fahrtrichtung geneigten Rades. Der Reibwert kann wieder mit bekannter Normalkraft bestimmt werden.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Bestimmen eines zukünftigen Reibwerts für einen von einem Fahrzeug zu einem zukünftigen Zeitpunkt befahrenen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes, weiterhin eine Vorrichtung, die dieses Verfahren verwendet, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogramm gemäß den Hauptansprüchen vorgestellt. Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der im unabhängigen Anspruch angegebenen Vorrichtung möglich.
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Die mit dem vorgestellten Ansatz erreichbaren Vorteile bestehen darin, dass für einen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes ein zukünftiger Reibwert auf dem Fahrbahnabschnitt vorhergesagt werden kann, um beim Fahren eines Fahrzeugs über den Fahrbahnabschnitt eine Fahrsicherheit zu erhöhen.
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Es wird ein Verfahren zum Bestimmen eines zukünftigen Reibwerts für einen von einem Fahrzeug zu einem zukünftigen Zeitpunkt befahrenen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes vorgestellt. Das Verfahren weist einen Schritt des Einlesens und einen Schritt des Prädizierens auf. Im Schritt des Einlesens wird ein Sensorsignal eingelesen, das zumindest einen zu einem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Fahrzeugwert zumindest eines Fahrzeugsensors repräsentiert. Zusätzlich oder alternativ wird im Schritt des Einlesens ein Umfeldsignal eingelesen, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Umfeldwert eines Umfelds repräsentiert. Zusätzlich oder alternativ wird im Schritt des Einlesens ein Fahrbahnsignal eingelesen, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Fahrbahnabschnitt sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts repräsentiert. Zusätzlich oder alternativ wird im Schritt des Einlesens ein Informationssignal eingelesen, das eine zu dem zukünftigen Zeitpunkt in einer Datenbank gespeicherte Umweltinformation auf dem Verkehrsnetz repräsentiert. Im Schritt des Prädizierens wird der zukünftige Reibwert des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt unter Verwendung des Sensorsignals, Umfeldsignals, Fahrbahnsignals und zusätzlich oder alternativ Informationssignals prädiziert.
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Dieses Verfahren kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Steuergerät implementiert sein.
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Bei dem aktuellen Zeitpunkt kann es sich um einen beliebigen Zeitpunkt vor dem zukünftigen Zeitpunkt handeln, beispielsweise tatsächlich um einen gegenwärtigen Zeitpunkt oder aber einen in der Vergangenheit liegenden Zeitpunkt. Bei dem Fahrzeugsensor kann es sich beispielsweise um eine Beschleunigungssensorik handeln, wobei der Fahrzeugwert in Form einer Fahrzeugbeschleunigung beispielsweise Aufschluss darüber geben kann, wie schnell ein Fahrzeug zuvor an dem Fahrzeugabschnitt gefahren ist. Das Umfeldsignal kann einen im Bereich des Fahrbahnabschnitts von dem Fahrzeug oder einem weiteren Fahrzeug sensierten Umfeldwert, wie beispielsweise eine Wetterinformation, repräsentieren. Das Fahrbahnsignal kann einen von einer straßenseitigen Sensorik, mit beispielsweise Glättesensoren, sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts repräsentieren. Der Fahrbahnwert kann hierbei einen Zustand des Fahrbahnabschnitts beschreiben. Das Informationssignal kann eine für den zukünftigen Zeitpunkt bestimmte und beispielsweise über das Internet zugängliche Umweltbedingung repräsentieren, beispielsweise eine Wetterinformation, die von einem Wetterdienst prognostiziert wird. All diese Werte können Aufschluss über einen aktuellen Reibwert des Fahrbahnabschnitts geben, wobei die Werte im Folgenden auch einen in der Zukunft herrschenden Reibwert erkennbar machen können.
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Im Schritt des Einlesens kann das Sensorsignal eingelesen werden, bei dem der sensierte Fahrzeugwert über eine Schnittstelle zu zumindest dem Fahrzeug oder einem weiteren Fahrzeug bereitgestellt wurde. Hierbei kann der sensierte Fahrzeugwert beispielsweise über die Schnittstelle via Mobilfunknetz bereitgestellt worden und zusätzlich oder alternativ einlesbar sein. Dies schafft eine Möglichkeit, von dem Fahrzeug oder einem anderen Fahrzeug sensierte Fahrzeugwerte für das Verfahren zu verwenden, das beispielsweise zumindest teilweise außerhalb des Fahrzeugs durchgeführt werden kann.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Einlesens ein weiteres Sensorsignal eingelesen werden, das zumindest einen zu einem anderen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Fahrzeugwert zumindest eines Fahrzeugsensors repräsentiert und zusätzlich oder alternativ ein weiteres Umfeldsignal eingelesen werden, das einen zu dem anderen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Umfeldwert des Umfelds repräsentiert und zusätzlich oder alternativ ein weiteres Fahrbahnsignal eingelesen werden, das einen zu dem anderen Zeitpunkt auf dem Fahrbahnabschnitt sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts repräsentiert, wobei im Schritt des Prädizierens der zukünftige Reibwert des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt unter Verwendung des weiteren Sensorsignals, weiteren Umfeldsignals und zusätzlich oder alternativ weiteren Fahrbahnsignals prädiziert wird. So kann der zukünftige Reibwert unter Verwendung mehrerer, beispielsweise über einen Zeitraum gesammelter Fahrzeugwerte, Umfeldwerte, Fahrbahnwerte für den Fahrbahnabschnitt prädiziert werden. So kann ein besonders plausibler zukünftiger Reibwert entstehen.
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Zumindest ein Schritt des Verfahrens kann in einem Server-Backend durchgeführt werden. Das Verfahren kann so extern von dem Fahrzeug durchgeführt werden.
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Es ist weiterhin von Vorteil, wenn das Verfahren gemäß einer Ausführungsform einen Schritt des Bereitstellens aufweist, in dem der zukünftige Reibwert des Fahrbahnabschnitts für das Fahrzeug und zusätzlich oder alternativ zumindest ein weiteres Fahrzeug bereitgestellt wird. So kann dem Fahrzeug oder weiteren Fahrzeugen der zukünftige Reibwert zur Verfügung stehen, damit ein Fahrer des Fahrzeugs und zusätzlich oder alternativ mehrere Fahrer mehrerer Fahrzeuge auf beispielsweise einen besonders hohen oder besonders niedrigen Reibwert vorbereitet sein können.
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Im Schritt des Prädizierens können der Fahrzeugwert, Umfeldwert, Fahrbahnwert und zusätzlich oder alternativ die Umweltinformation mittels datenbasierter Algorithmen in Zeitfolgen verarbeitet werden, um als den zukünftigen Reibwert einen ortsansässigen Reibwert zu prädizieren.
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Das Verfahren kann ferner einen Schritt des Eintragens umfassen, in dem der zukünftige Reibwert in eine Reibwertkarte eingetragen wird, die das Verkehrsnetz abbildet. In der Reibwertkarte können auch weitere zukünftige Reibwerte für weitere Fahrbahnabschnitte des Verkehrsnetzes eingetragen werden, welche den vorangehend beschriebenen Schritten entsprechend je an den weiteren Fahrbahnabschnitten prädiziert wurden. So kann eine Reibwertkarte entstehen, die die prädizierten zukünftigen Reibwerte für Fahrzeuge dokumentiert, die zu dem zukünftigen Zeitpunkt an dem Fahrbahnabschnitt sein werden.
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Gemäß einer Ausführungsform weist das Verfahren ferner einen Schritt des Generierens auf, in dem ein aktueller Reibwert des Fahrbahnabschnitts für den aktuellen Zeitpunkt unter Verwendung des Sensorsignals, Umfeldsignals, Fahrbahnsignals und zusätzlich oder alternativ Informationssignals generiert wird, wobei der aktuelle Reibwert in die Reibwertkarte eingetragen wird. In der Reibwertkarte können auch weitere aktuelle Reibwerte für weitere Fahrbahnabschnitte des Verkehrsnetzes eingetragen werden, welche den vorangehend beschriebenen Schritten entsprechend je an den weiteren Fahrbahnabschnitten generiert wurden. So kann eine zu dem aktuellen Zeitpunkt geltende Reibwertkarte mit aktuellen Reibwerten entstehen.
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Im Schritt des Prädizierens kann unter Verwendung eines Pfadfindungsalgorithmus zumindest eine örtliche und zeitliche Fahrroute zwischen einer aktuellen Position des Fahrzeugs und einem definierten Ziel des Fahrzeugs über den Fahrbahnabschnitt gefunden werden, um den zukünftigen Reibwert des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt zu prädizieren. Unter Verwendung eines solchen Pfadfindungsalgorithmus kann erkannt werden, wann das Fahrzeug voraussichtlich wo sein wird. Hierbei kann auf bekannte Navigationsverfahren, beispielsweise unter Verwendung von geografischen Koordinaten, zurückgegriffen werden.
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Beispielsweise kann im Schritt des Prädizierens der zukünftige Reibwert zu dem zukünftigen Zeitpunkt unter Verwendung einer lokalen Polynominal-Temporalen-Regression und zusätzlich oder alternativ rekurrenter neuronaler Netze prädiziert werden. So können verlässliche zukünftige Reibwerte entstehen.
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Es ist weiterhin von Vorteil, wenn das Verfahren gemäß einer Ausführungsform einen Schritt des Warnens aufweist, in dem ein optisch und zusätzlich oder alternativ akustisch wahrnehmbares Warnsignal an einen Fahrer des Fahrzeugs ausgegeben wird, wenn der zukünftige Reibwert auf dem Fahrbahnabschnitt einen definierten Mindestwert erreicht oder unterschreitet. So kann der Fahrer vor einer gefährlichen Fahrsituation, beispielsweise einem sehr glatten Fahrbahnabschnitt, gewarnt werden. Hierbei kann das Warnsignal beispielsweise ausgegeben werden, wenn der Fahrbahnabschnitt auf der unter Verwendung des Pfadfindungsalgorithmus gefundenen Fahrroute des Fahrzeugs liegt.
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Das Verfahren kann weiterhin einen Schritt des Einstellens aufweisen, in dem eine Fahrzeugeinstellung des Fahrzeugs unter Verwendung des zukünftigen Reibwerts an dem Fahrbahnabschnitt an dem zukünftigen Zeitpunkt eingestellt wird. Hierbei kann als die Fahrzeugeinstellung beispielsweise eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs an einem glatten Fahrbahnabschnitt reduziert werden oder die Fahrroute für das Fahrzeug derart geändert werden, sodass sie nicht über diesen Fahrbahnabschnitt führt. Dies kann einer Sicherheit beim Fahren dienen.
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Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner eine Vorrichtung, die ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante eines hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante des Ansatzes in Form einer Vorrichtung kann die dem Ansatz zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden.
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Hierzu kann die Vorrichtung zumindest eine Recheneinheit zum Verarbeiten von Signalen oder Daten, zumindest eine Speichereinheit zum Speichern von Signalen oder Daten, zumindest eine Schnittstelle zu einem Sensor oder einem Aktor zum Einlesen von Sensorsignalen von dem Sensor oder zum Ausgeben von Daten- oder Steuersignalen an den Aktor und/oder zumindest eine Kommunikationsschnittstelle zum Einlesen oder Ausgeben von Daten aufweisen, die in ein Kommunikationsprotokoll eingebettet sind. Die Recheneinheit kann beispielsweise ein Signalprozessor, ein Mikrocontroller oder dergleichen sein, wobei die Speichereinheit ein Flash-Speicher, ein EEPROM oder eine magnetische Speichereinheit sein kann. Die Kommunikationsschnittstelle kann ausgebildet sein, um Daten drahtlos und/oder leitungsgebunden einzulesen oder auszugeben, wobei eine Kommunikationsschnittstelle, die leitungsgebundene Daten einlesen oder ausgeben kann, diese Daten beispielsweise elektrisch oder optisch aus einer entsprechenden Datenübertragungsleitung einlesen oder in eine entsprechende Datenübertragungsleitung ausgeben kann.
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Unter einer Vorrichtung kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuer- und/oder Datensignale ausgibt. Die Vorrichtung kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen der Vorrichtung beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.
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In einer vorteilhaften Ausgestaltung erfolgt durch die Vorrichtung ein Bestimmen eines zukünftigen Reibwerts für einen von einem Fahrzeug zu einem zukünftigen Zeitpunkt befahrenen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes. Hierzu kann die Vorrichtung beispielsweise auf Sensorsignale wie ein Sensorsignal, das zumindest einen zu einem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Fahrzeugwert zumindest eines Fahrzeugsensors repräsentiert, und/oder ein Umfeldsignal, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Umfeldwert eines Umfelds repräsentiert, und/oder ein Fahrbahnsignal, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Fahrbahnabschnitt sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts repräsentiert, und/oder ein Informationssignal, das eine zu dem zukünftigen Zeitpunkt in einer Datenbank gespeicherte Umweltinformation auf dem Verkehrsnetz repräsentiert, zugreifen. Die Ansteuerung erfolgt über Aktoren wie eine Einleseeinrichtung zum Einlesen des Sensorsignals, Umfeldsignals, Fahrbahnsignal und/oder Informationssignals und eine Prädiziereinrichtung, die dazu ausgebildet ist, um unter Verwendung des Sensorsignals, Umfeldsignals, Fahrbahnsignal und/oder Informationssignals den zukünftigen Reibwert des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt zu prädizieren.
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Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.
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Ausführungsbeispiele des hier vorgestellten Ansatzes sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Bestimmen eines zukünftigen Reibwerts für einen von einem Fahrzeug zu einem zukünftigen Zeitpunkt befahrenen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 2 bis 4 je eine schematische Darstellung einer Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel; und
- 5 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Bestimmen eines zukünftigen Reibwerts für einen von einem Fahrzeug zu einem zukünftigen Zeitpunkt befahrenen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele des vorliegenden Ansatzes werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.
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1 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 100 zum Bestimmen eines zukünftigen Reibwerts 105 für einen von einem Fahrzeug zu einem zukünftigen Zeitpunkt befahrenen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist die Vorrichtung 100 in einem Server-Backend, beispielsweise in der Cloud, gespeichert. Gemäß einem alternativen Ausführungsbeispiel ist die Vorrichtung 100 in dem Fahrzeug, beispielsweise in einem Steuergerät oder Fahrassistenzsystem des Fahrzeugs implementiert oder implementierbar.
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Die Vorrichtung 100 weist zumindest eine Einleseeinrichtung 110 und eine Prädiziereinrichtung 115 auf. Die Einleseeinrichtung 110 ist dazu ausgebildet, um ein Sensorsignal 120 einzulesen, das zumindest einen zu einem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Fahrzeugwert zumindest eines Fahrzeugsensors repräsentiert, und/oder ein Umfeldsignal 125 einzulesen, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Umfeldwert eines Umfelds repräsentiert, und/oder ein Fahrbahnsignal 130 einzulesen, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Fahrbahnabschnitt sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts repräsentiert, und/oder ein Informationssignal 135 einzulesen, das eine zu dem zukünftigen Zeitpunkt in einer Datenbank gespeicherte Umweltinformation auf dem Verkehrsnetz repräsentiert. Die Prädiziereinrichtung 115 ist dazu ausgebildet, um unter Verwendung des Sensorsignals 120, Umfeldsignals 125, Fahrbahnsignal 130 und/oder Informationssignals 135 den zukünftigen Reibwert 105 des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt zu prädizieren.
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Bei dem aktuellen Zeitpunkt handelt es sich gemäß diesem Ausführungsbeispiel um einen beliebigen Zeitpunkt vor dem zukünftigen Zeitpunkt, beispielsweise tatsächlich um einen gegenwärtigen Zeitpunkt oder aber einen in der Vergangenheit liegenden Zeitpunkt.
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2 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 100 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um die anhand von 1 beschriebene Vorrichtung 100 handeln, mit dem Unterschied, dass die Vorrichtung 100 gemäß diesem Ausführungsbeispiel ferner eine Eintrageeinrichtung 200, eine Generiereinrichtung 205, eine Bereitstellungseinrichtung 210, eine Warneinrichtung 215 und/oder Einstelleinrichtung 220 aufweist.
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Die Eintrageeinrichtung 200 ist dazu ausgebildet, um den zukünftigen Reibwert 105 in eine Reibwertkarte 222 einzutragen, die das Verkehrsnetz abbildet. Die Eintrageeinrichtung 200 ist ferner gemäß diesem Ausführungsbeispiel dazu ausgebildet, um in der Reibwertkarte 207 weitere zukünftige Reibwerte für weitere Fahrbahnabschnitte des Verkehrsnetzes für den zukünftigen Zeitpunkt und/oder weitere zukünftige Zeitpunkte einzutragen, welche entsprechend der vorangehenden Beschreibung von der Vorrichtung 100 für die weiteren Fahrbahnabschnitte prädiziert wurden.
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Die Generiereinrichtung 205 ist dazu ausgebildet, um einen aktuellen Reibwert 225 des Fahrbahnabschnitts für den aktuellen Zeitpunkt unter Verwendung des Sensorsignals 120, Umfeldsignals 125, Fahrbahnsignals 130 und/oder Informationssignals 135 zu generieren, wobei die Eintrageeinrichtung 200 ausgebildet ist, um den aktuellen Reibwert 225 in die Reibwertkarte 222 einzutragen. Die Eintrageeinrichtung 200 ist ferner gemäß diesem Ausführungsbeispiel dazu ausgebildet, um weitere aktuelle Reibwerte für weitere Fahrbahnabschnitte des Verkehrsnetzes für den aktuellen Zeitpunkt und/oder weitere aktuelle Zeitpunkte in der Reibwertkarte 222 einzutragen, welche entsprechend der vorangehenden Beschreibung von der Vorrichtung 100 für die weiteren Fahrbahnabschnitte prädiziert wurden.
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Die Bereitstellungseinrichtung 210 ist dazu ausgebildet, um den zukünftigen Reibwert 105 des Fahrbahnabschnitts für das Fahrzeug und/oder zumindest ein weiteres Fahrzeug bereitzustellen. Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist die Bereitstellungseinrichtung 210 ferner ausgebildet, um die Reibwertkarte 222 für das Fahrzeug und/oder weitere Fahrzeug bereitzustellen.
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Die Warneinrichtung 215 ist dazu ausgebildet, um ein optisch und/oder akustisch wahrnehmbares Warnsignal 230 an einen Fahrer des Fahrzeugs ausgegeben, wenn der zukünftige Reibwert 105 auf dem Fahrbahnabschnitt einen definierten Mindestwert erreicht oder unterschreitet. Hierbei wird das Warnsignal 230 gemäß einem Ausführungsbeispiel ausgegeben, wenn der Fahrbahnabschnitt auf einer unter Verwendung eines Pfadfindungsalgorithmus gefundenen Fahrroute des Fahrzeugs liegt. Die Einstelleinrichtung 220 ist dazu ausgebildet, um eine Fahrzeugeinstellung des Fahrzeugs unter Verwendung des zukünftigen Reibwerts 105 an dem Fahrbahnabschnitt an dem zukünftigen Zeitpunkt einzustellen. Gemäß einem Ausführungsbeispiel gibt die Einstelleinrichtung hierzu ein Einstellsignal 235 aus, das dazu ausgebildet ist, um die Fahrzeugeinstellung einzustellen. Gemäß einem Ausführungsbeispiel sind die Warneinrichtung 215 und/oder Einstelleinrichtung 220 in dem Fahrzeug angeordnet.
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Die Einleseeinrichtung 110 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel dazu ausgebildet, um ein weiteres Sensorsignal 240 einzulesen, das zumindest einen zu einem anderen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Fahrzeugwert zumindest eines Fahrzeugsensors repräsentiert und/oder ein weiteres Umfeldsignal 245 eingelesen, das einen zu dem anderen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Umfeldwert des Umfelds repräsentiert und/oder ein weiteres Fahrbahnsignal 250 eingelesen, das einen zu dem anderen Zeitpunkt auf dem Fahrbahnabschnitt sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts repräsentiert, wobei die Prädiziereinrichtung 115 ausgebildet ist, um den zukünftigen Reibwert 105 des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt unter Verwendung des weiteren Sensorsignals 240, weiteren Umfeldsignals 245 und/oder weiteren Fahrbahnsignals 250 zu prädizieren. Die Prädiziereinrichtung 115 ist ferner gemäß diesem Ausführungsbeispiel dazu ausgebildet, um den Fahrzeugwert, Umfeldwert, Fahrbahnwert und/oder die Umweltinformation mittels datenbasierter Algorithmen in Zeitfolgen zu verarbeiten, um als den zukünftigen Reibwert 105 einen ortsansässigen Reibwert zu prädizieren. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist die Prädiziereinrichtung 115 dazu ausgebildet, um unter Verwendung eines Pfadfindungsalgorithmus zumindest eine örtliche und zeitliche Fahrroute zwischen einer aktuellen Position des Fahrzeugs und einem definierten Ziel des Fahrzeugs über den Fahrbahnabschnitt zu finden, um den zukünftigen Reibwert 105 des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt zu prädizieren. Hierbei prädiziert die Prädiziereinrichtung 115 den zukünftigen Reibwert 105 zu dem zukünftigen Zeitpunkt gemäß einem Ausführungsbeispiel unter Verwendung einer lokalen Polynominal-Temporalen-Regression und/oder rekurrenter neuronaler Netze.
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3 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 100 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um die anhand von 1 oder 2 beschriebene Vorrichtung 100 handeln. Gezeigt ist in 3 ein Systemaufbau, bei dem die Vorrichtung 100 beispielhaft in dem Server 300 angeordnet ist und ferner das Fahrzeug 305 und weitere Fahrzeuge 310, die auch als „Flotte“ bezeichnet werden können, dargestellt sind.
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Das Sensorsignal 120 und/oder weitere Sensorsignal 240 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel von der Einleseeinrichtung der Vorrichtung 100 einlesbar, wobei der sensierte Fahrzeugwert des Sensorsignals 120 und/oder weiteren Sensorsignals 240 über eine Schnittstelle zu zumindest dem Fahrzeug 305 oder zumindest einem der weiteren Fahrzeuge 310 bereitgestellt wurde. Hierbei ist der sensierte Fahrzeugwert beispielsweise über die Schnittstelle via Mobilfunknetz bereitgestellt worden und/oder einlesbar. Das Fahrzeug 305 und/oder die weiteren Fahrzeuge 310 weisen gemäß diesem Ausführungsbeispiel Fahrzeugsensoren wie beispielsweise eine Beschleunigungssensorik auf. Das Sensorsignal 120 und/oder weitere Sensorsignal 240 repräsentiert gemäß einem Ausführungsbeispiel den Fahrzeugwert in Form einer Fahrzeugbeschleunigung. Das Umfeldsignal 125 und/oder weitere Umfeldsignal 245 repräsentiert gemäß diesem Ausführungsbeispiel einen im Bereich des Fahrbahnabschnitts von dem Fahrzeug 305 oder weiteren Fahrzeug 310 sensierten Umfeldwert, wie beispielsweise eine Wetterinformation. Das Fahrbahnsignal 130 und/oder weitere Fahrbahnsignal 250 repräsentiert gemäß diesem Ausführungsbeispiel einen von einer straßenseitigen Sensorik 315, mit beispielsweise Glättesensoren, sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts. Der Fahrbahnwert beschreibt hierbei gemäß einem Ausführungsbeispiel einen Zustand des Fahrbahnabschnitts. Das Informationssignal 135 repräsentiert gemäß diesem Ausführungsbeispiel eine für den zukünftigen Zeitpunkt bestimmte und beispielsweise über das Internet zugängliche Umweltbedingung, beispielsweise eine Wetterinformation, die von einem Wetterdienst prognostiziert wurde.
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Anders als der „Surface Friction Tester“ oder die „Sideway-force Coefficient Routine Investigation Machine“ realisiert die hier vorgestellte Vorrichtung 100 eine kostengünstige und wenig aufwendige Möglichkeit zur Reibwertbestimmung, welche vorteilhafterweise auch für einen Großserien-PKW-Einsatz geeignet ist. Hierbei ermöglicht die Vorrichtung 100 ferner eine routenbasierte Reibwertvorhersage.
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Die aktuellen Entwicklungen im Bereich vernetzter Fahrzeuge 305, 310 ermöglichen mittels Connectivity-Einheiten einen Austausch von Sensorik-Daten über die aktuelle Fahrbahn, Geschwindigkeit, Verkehrssituation etc. Durch die Verarbeitung dieser Daten und den daraus resultierenden Informationsgewinn über Fahrbahnabschnitte wie Straßenabschnitte lassen sich das automatisierte Fahren und prädiktive Fahrerassistenzsysteme mit einem Zugewinn an Sicherheit vorantreiben. Dem Fahrzeug 305 werden Informationen über die Umgebung breitgestellt, die es allein mit eigener Sensorik nicht generieren könnte. In diesem Kontext spielt auch der Straßenreibwert eine große Rolle. Es gibt keine dedizierten Reibwertsensoren für PKWs. Allerdings ist es durch serverseitige Verarbeitung vieler Sensorikdaten von vielen verschiedenen Fahrzeugen 305, 310, z. B. von deren Beschleunigungssensorik, in Kombination mit Wettersensorik und straßenseitiger Sensorik 315 (Glättesensoren) möglich, einen Reibwert für Fahrbahnabschnitte zu schätzen. Diese Informationen werden dann gemäß einem Ausführungsbeispiel zur weiteren Funktionsentwicklung mit dem Ziel der Erhöhung von Sicherheit und Komfort verwendet. Aktuelle und/oder zukünftige Reibwerte der Fahrbahn, in der Reibwertkarte eingetragen, können hier gemäß einem Ausführungsbeispiel genutzt werden, um automatisiert Fahrzeuggeschwindigkeiten zum Beispiel vor Kurven zu setzen, beispielsweise mittels des Einstellsignals. So können gefährliche Situationen oder Unfälle durch Abkommen von der Fahrspur, vor allem bei schwierigen Straßenverhältnissen wie Nässe oder Schnee, vermieden werden. Eine Herausforderung liegt in der Entwicklung geeigneter Systeme und Algorithmik, die es ermöglichen, einen guten Reibwert aus den Sensorikdaten zu schätzen. Hier beschrieben ist daher ein Ansatz zur Ableitung möglicher Routen eines Fahrzeugs 305, 310 und der damit verbundenen örtlichen und zeitlichen Reibwertvorhersage, um gemäß einem Ausführungsbeispiel dem Fahrzeug 305, 310 bereits vor Fahrtantritt erwartete Reibwerte bereitzustellen und es vor möglichen gefährlichen Routen zu warnen.
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Das Gesamtsystem ist gemäß einem Ausführungsbeispiel so aufgebaut, dass in einem Anwendungsbeispiel viele Fahrzeuge 305, 310 via Mobilfunknetz Sensorikdaten in Form von Sensorsignalen 120, 240 an das Server-Backend 300 senden. Hinzu kommen gemäß einem Ausführungsbeispiel Straßensensorikdaten sowie Wetterdaten, die in Form von Fahrbahnsignalen 130, 250 und/oder Umfeldsignalen 125, 245 abgefragt werden. Dort werden die Daten gemäß einem Ausführungsbeispiel mittels datenbasierter Algorithmen in Zeitfolgen verarbeitet, um einen ortsabhängigen Reibwert zu aggregieren. Dieser aggregierte Reibwert wird dann gemäß einem Ausführungsbeispiel an das Fahrzeug 305 und/oder weitere Fahrzeuge 310 ortsgenau weitergegeben, um dem Fahrzeug 305, 310 so eine Information über den Reibwert zu geben.
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Die Reibwertschätzung erfolgt gemäß einem Ausführungsbeispiel folgendermaßen:
- Die verschiedenen Schätzalgorithmen erhalten räumlich verteilte Messwerte mit der jeweiligen Unsicherheit des Messwertes (beispielsweise Fahrzeugdaten, Wetterdaten, ...) zum jeweiligen Messzeitpunkt. Auf Basis dieser Messwerte wird gemäß einem Ausführungsbeispiel eine aktuelle Reibwertkarte für einen Zeitpunkt x, zuvor als „aktueller Zeitpunkt“ bezeichnet, errechnet. Zum Beispiel für eine Routenplanung oder eine längerfristige vorzeitige Gefahrenabschätzung eines automatisierten Fahrzeugs 305, 310, auch für Übernahmeszenarien, ist es für das Fahrzeug 305, 310 zusätzlich interessant, Reibwertvorhersagen für mögliche Routen zu bekommen. Um diese Informationen bereitstellen zu können, bedarf es einerseits eines Pfadfindungsalgorithmus, der auf Basis der vom Fahrzeug 305, 310 gemeldeten Koordinaten zu aktuellem Aufenthaltsort und zum Ziel mögliche Routen findet und andererseits eines weiteren Algorithmus, der Reibwerte prädizieren kann. Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist die Vorrichtung 100 ausgebildet, um auf einen derartigen Pfadfindungsalgorithmus und weiteren Algorithmus zuzugreifen oder die Algorithmen zu verwenden. Der Pfadfindungsalgorithmus ist gemäß einem Ausführungsbeispiel auf einer Graphenbasis, beispielsweise Wegegraph von Kartenanbieter, implementiert - z. B. Dijkstra - und liefert Koordinaten von Wegpunkten der z. B. drei wahrscheinlichsten Routen des Fahrzeugs 305, 310. Zusätzlich werden diesen Wegpunkten prädizierte Zeitpunkte, zu denen das Fahrzeug 305, 310 diese Punkte passieren wird, zugeordnet. Diese werden gemäß einem Ausführungsbeispiel auf Basis von Informationen eines Kartenlayers, mit beispielsweise Geschwindigkeitsbegrenzung, Ausbau der Straßen, etc., und/oder einer Information darüber, ob es sich um ein automatisiertes oder manuell gefahrenes Fahrzeug 305, 310 mit möglichem durch einen Machine-Learning-Algorithmus gelernten Fahrverhalten des Fahrers, geschätzt. Die Orts- und Zeitangaben werden gemäß einem Ausführungsbeispiel anschließend an den weiteren Algorithmus weitergegeben, der gemäß einem Ausführungsbeispiel auf Basis der gesammelten Senorikdaten von vernetzten Fahrzeugen 305, 310 und Wetteranbieter die zukünftigen Reibwerte für die Orte und Zeitpunkte prädiziert, siehe hierzu auch 4. Dieser weitere Algorithmus ist gemäß einem Ausführungsbeispiel zum Beispiel in Form einer lokalen Polynomial-Temporalen-Regression, der adaptiv auf aktuellen Zeitreihen von Reibwertsensorikdaten Reibwerte für zukünftige Zeitpunkte prädiziert, implementiert. Gemäß einem alternativen Ausführungsbeispiel werden zusätzlich oder alternativ Rekurrente Neuronale Netze verwendet, welche zuvor über Trainingszeitreihen lokal angelernt wurden. Für beide Methoden werden dann gemäß einem Ausführungsbeispiel die Straßen des Verkehrsnetzes in Segmente unterteilt und in jedem Segment eigene Modelle gelernt. Die mit Reibwerten angereicherten Datentupel von Wegpunktkoordinaten und Zeiten werden dann gemäß einem Ausführungsbeispiel anschließend an das anfragende Fahrzeug 305, 310 zurückgegeben, welches sich dann für eine geeignete Route und/oder mögliche Übernahmen entscheiden kann.
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Ein Vorteil des hier vorgestellten Ansatzes liegt darin, dass gemäß einem Ausführungsbeispiel neben einer räumlichen Modellierung viele Daten als Schwarmwissen genutzt werden. So liefern statistische Auswertungen gute Ergebnisse. Zudem ist es möglich, Fahrzeuge 305, 310 bereits vor Fahrtantritt vor gefährlichen Situationen zu warnen und/oder ihnen Entscheidungsmöglichkeiten mit Vorlauf bereitzustellen. Auch sind die Reibwerte ortsgenau und für den Passierungszeitpunkt berechnet, was die Informationsqualität erhöht. Des Weiteren wird auf der anderen Seite durch solch einen Ansatz ein großer Nutzerkreis angesprochen. Der Einrichtungsaufwand zum Nutzen des Services ist gering und kostengünstig im Vergleich zu lokalen Sensorik-Lösungen. Der Service ist ferner mit anderen Connectivity-Funktionen kombinierbar und liefert vorteilhafterweise Ergebnisse über Straßenabschnitte, die noch nicht selbst befahren wurden.
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4 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 100 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um die anhand von 1, 2 oder 3 beschriebene Vorrichtung 100 handeln. Der Pfadfindungsalgorithmus 400 erzeugt gemäß diesem Ausführungsbeispiel unter Verwendung von Start- und Zielkoordinaten 405 des Fahrzeugs 305 die Weg- und Zeitpunkte 410, welche gemäß diesem Ausführungsbeispiel von der Vorrichtung 100 empfangen und für die Reibwertprädiktion verwendet werden. Die Vorrichtung 100 generiert gemäß diesem Ausführungsbeispiel ein Reibwertsignal 415, das Weg- und Zeitpunkte mit vorhergesagten Reibwerten umfasst. Das Reibwertsignal 415 ist von dem Fahrzeug 305 einlesbar.
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5 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 500 zum Bestimmen eines zukünftigen Reibwerts für einen von einem Fahrzeug zu einem zukünftigen Zeitpunkt befahrenen Fahrbahnabschnitt eines Verkehrsnetzes gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um ein Verfahren 500 handeln, das von einer der anhand der vorangegangenen Figuren beschriebenen Vorrichtungen ausführbar ist.
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Das Verfahren 500 weist einen Schritt 505 des Einlesens und einen Schritt 510 des Prädizierens auf. Im Schritt 505 des Einlesens wird ein Sensorsignal eingelesen, das zumindest einen zu einem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Fahrzeugwert zumindest eines Fahrzeugsensors repräsentiert. Zusätzlich oder alternativ wird im Schritt 505 des Einlesens ein Umfeldsignal eingelesen, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Verkehrsnetz sensierten Umfeldwert eines Umfelds repräsentiert. Zusätzlich oder alternativ wird im Schritt 505 des Einlesens ein Fahrbahnsignal eingelesen, das einen zu dem aktuellen Zeitpunkt auf dem Fahrbahnabschnitt sensierten Fahrbahnwert des Fahrbahnabschnitts repräsentiert. Zusätzlich oder alternativ wird im Schritt 505 des Einlesens ein Informationssignal eingelesen, das eine zu dem zukünftigen Zeitpunkt in einer Datenbank gespeicherte Umweltinformation auf dem Verkehrsnetz repräsentiert. Im Schritt 510 des Prädizierens wird der zukünftige Reibwert des Fahrbahnabschnitts für den zukünftigen Zeitpunkt unter Verwendung des Sensorsignals, Umfeldsignals, Fahrbahnsignals und/oder Informationssignals prädiziert.
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Das Verfahren 500 weist zusätzlich gemäß diesem Ausführungsbeispiel einen Schritt 515 des Eintragens, einen Schritt 520 des Generierens, einen Schritt 525 des Bereitstellens, einen Schritt 530 des Warnens und/oder einen Schritt 535 des Einstellens auf.
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Im Schritt 515 des Eintragens wird der zukünftige Reibwert in eine Reibwertkarte eingetragen, die das Verkehrsnetz abbildet. Im Schritt 520 des Generierens wird ein aktueller Reibwert des Fahrbahnabschnitts für den aktuellen Zeitpunkt unter Verwendung des Sensorsignals, Umfeldsignals, Fahrbahnsignals und/oder Informationssignals generiert, wobei der aktuelle Reibwert in die Reibwertkarte eingetragen wird. Im Schritt 525 des Bereitstellens wird der zukünftige Reibwert des Fahrbahnabschnitts für das Fahrzeug und/oder zumindest ein weiteres Fahrzeug bereitgestellt. Im Schritt 530 des Warnens wird ein optisch und/oder akustisch wahrnehmbares Warnsignal an einen Fahrer des Fahrzeugs ausgegeben, wenn der zukünftige Reibwert auf dem Fahrbahnabschnitt einen definierten Mindestwert erreicht oder unterschreitet. Im Schritt 535 des Einstellens wird eine Fahrzeugeinstellung des Fahrzeugs unter Verwendung des zukünftigen Reibwerts an dem Fahrbahnabschnitt an dem zukünftigen Zeitpunkt eingestellt.
