DE102020208860A1

DE102020208860A1 - Modul und Verfahren zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes für ein Kraftfahrzeug

Info

Publication number: DE102020208860A1
Application number: DE102020208860.8A
Authority: DE
Inventors: Dirk Dreyer
Original assignee: Volkswagen AG
Current assignee: Volkswagen AG
Priority date: 2020-07-15
Filing date: 2020-07-15
Publication date: 2022-01-20

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Modul (1) zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes (R) für ein Kraftfahrzeug, dadurch gekennzeichnet, dass das Modul (1) als neuronales Netz (2) ausgebildet ist, ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt und einen computerlesbaren Datenträger.

Description

Die Erfindung betrifft ein Modul und ein Verfahren zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes für ein Kraftfahrzeug, ein Computerprogrammprodukt und einen computerlesbaren Datenträger.
In der DE 10 2016 105 498 A1 werden verschiedene Ansätze zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes beschrieben. Unter anderem wird ein Steuersystem für ein Servolenksystem offenbart, umfassend ein Steuermodul, das betreibbar ist, um eine Zahnstangenkraft des Fahrzeugs auf Basis von zumindest einem von einer Motorgeschwindigkeit, einem Fahrerdrehmoment und einem Motordrehmoment zu ermitteln, eine Mehrzahl von modellierten Zahnstangenkräften auf der Basis eines Straßenradwinkels und einer Fahrzeuggeschwindigkeit zu ermitteln. Die Zahnstangenkraft wird dann mit einer Mehrzahl von modellierten Zahnstangenkräften verglichen, um einen Reibungsgrad zu erzeugen bzw. zu schätzen. Ein alternatives Verfahren umfasst ein Ermitteln einer Zahnstangenkraft des Fahrzeugs auf der Basis von zumindest einem von einer Motorgeschwindigkeit, einem Fahrerdrehmoment und einem Motordrehmoment, ein Ermitteln einer Mehrzahl von modellierten Zahnstangenkräften auf der Basis eines Straßenradwinkels und einer Fahrzeuggeschwindigkeit. Anschließend wird dann die Zahnstangenkraft wieder mit einer Mehrzahl modellierter Zahnstangenkräften verglichen, um einen Reibungsgrad zu erzeugen bzw. zu schätzen.
Aus der DE 10 2006 036 751 A1 ist ein Verfahren bekannt, wobei eine Seitenführungskraft an einem Reifen des Fahrzeugs aus einem vorgegebenen, kinematischen Zusammenhang als Funktion der Zahnstangenkraft ermittelt wird, die in der Zahnstange des Lenksystems wirkt. Diese Zahnstangenkraft wiederum kann als Funktion der im Lenksystem wirkenden Momente berechnet werden. Auf diese Weise wird ein Zusammenhang zwischen den Lenkmomenten im Lenksystem und der Seitenführungskraft geschaffen. In dem Wert der ermittelten Seitenführungskraft steckt die Information über die aktuellen Reibwerte am Reifen. Vorzugsweise ist vorgesehen, dass die Zahnstangenkraft stationär aus einem Anteil des Handmoments und des Motormoments des unterstützenden Servomotors berechnet wird, wobei die Lenkübersetzungen zum einen vom Ritzel im Lenksystem auf die Zahnstange und zum anderen vom Servomotor auf die Zahnstange berücksichtigt werden.
Der Erfindung liegt das technische Problem zugrunde, ein alternatives Modul zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes zu schaffen sowie ein Verfahren zur Verfügung zu stellen. Ein weiteres Problem ist die Schaffung eines entsprechenden Computerprogrammprodukts sowie eines computerlesbaren Datenträgers.
Die Lösung des technischen Problems ergibt sich durch ein Modul mit den Merkmalen des Anspruchs 1, ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 8, ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des Anspruchs 9 sowie einen computerlesbaren Datenträger mit den Merkmalen des Anspruchs 10. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Hierzu ist das Modul zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes als neuronales Netz ausgebildet. Dies ermöglicht eine einfache und schnelle Schätzung.
In einer Ausführungsform sind die Eingangsgrößen des neuronalen Netzes mindestens ein Servomoment an einem elektrischen Servomotor, eine Fahrzeuggeschwindigkeit, ein Lenkwinkel und eine Lenkwinkelgeschwindigkeit.
In einer weiteren Ausführungsform ist zusätzlich eine Außentemperatur eine Eingangsgröße des neuronalen Netzes.
In einer weiteren Ausführungsform ist zusätzlich der Reifentyp eine Eingangsgröße des neuronalen Netzes.
Alternativ sind für die verschiedenen Reifentypen jeweils neuronale Netze abgelegt, die selektiv auswählbar sind. Werden dann beispielsweise Winterreifen aufgezogen, so wählt der Nutzer das neuronale Netz für Winterreifen aus. Der Vorteil eines reifentypischen neuronalen Netzes ist die höhere Genauigkeit.
In einer weiteren Ausführungsform ist das neuronale Netz ein austrainiertes neuronales Netz. Dies spart Rechenkapazität ein.
Alternativ kann das neuronale Netz aber auch als selbstlernendes neuronales Netz ausgebildet sein.
Hinsichtlich der verfahrensmäßigen Ausgestaltung wird vollinhaltlich auf die vorangegangenen Ausführungen Bezug genommen.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels näher erläutert. Die Figuren zeigen:

1 eine schematische Darstellung eines neuronalen Netzes und
2 eine schematische Darstellung eines Speichers mit mehreren neuronalen Netzen.

In der 1 ist schematisch ein Modul 1 in Form eines neuronalen Netzes 2 zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes R dargestellt. Das neuronale Netz 2 hat als Eingangsgrößen ein Servomoment M an einem elektrischen Servomotor, eine Fahrzeuggeschwindigkeit V eines Kraftfahrzeugs, eine Außentemperatur T, einen Lenkwinkel φ und eine Lenkwinkelgeschwindigkeit φ̇. Dabei ist das neuronale Netz 2 vorzugsweise austrainiert und auf einen bestimmten Reifentyp trainiert. Anstelle eines Ausgangswertes für den Fahrbahnreibwert R kann auch vorgesehen sein, dass verschiedene Abweichungen (z.B. high, low, middle) zu einem Referenzwert ausgegeben werden.
In der 2 ist nun dargestellt, dass in einem Speicher 3 für verschiedene Reifentypen verschiedene neuronale Netze 2.1 - 23.3 abgelegt sind, wobei der Nutzer durch eine Auswerte- und Bedieneinheit 4 das neuronale Netz 2.1 - 2.3 zum aktuellen Reifentyp auswählen kann. Der Speicher 3 kann dabei im Kraftfahrzeug angeordnet sein oder aber in einem Backend abgelegt sein, von wo aus das passende neuronale Netz 2.1 - 2.3 heruntergeladen werden kann.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102016105498 A1 [0002]
DE 102006036751 A1 [0003]

Claims

Modul (1) zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes (R) für ein Kraftfahrzeug, dadurch gekennzeichnet, dass das Modul (1) als neuronales Netz (2) ausgebildet ist.
Modul nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Eingangsgrößen des neuronalen Netzes (2) mindestens ein Servomoment (M) an einem elektrischen Servomotor, eine Fahrzeuggeschwindigkeit (V), ein Lenkwinkel (φ) und eine Lenkwinkelgeschwindigkeit (φ̇) sind.
Modul nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass zusätzlich die Außentemperatur (T) eine Eingangsgröße des neuronalen Netzes (2) ist.
Modul nach einem der Ansprüche 1 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass zusätzlich der Reifentyp eine Eingangsgröße des neuronalen Netzes (2) ist.
Modul nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass verschiedene neuronale Netze (2.1 - 2.3) für die Reifentypen abgelegt sind, die selektiv auswählbar sind.
Modul nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netz (2) ein austrainiertes neuronales Netz (2) ist.
Modul nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netz (2) ein selbstlernendes neuronales Netz (2) ist.
Verfahren zur Schätzung eines Fahrbahnreibwertes (R) für ein Kraftfahrzeug, wobei ein Servomoment (M) an einem elektrischen Servomotor, eine Fahrzeuggeschwindigkeit (V), ein Lenkwinkel (φ) und eine Lenkwinkelgeschwindigkeit (φ̇) als Eingangsgrößen einem neuronalen Netz (2) zugeführt werden, das aus den Eingangsgrößen einen Fahrbahnreibwert (R) ermittelt.
Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms auf einem Computer diesen veranlassen, das Verfahren nach Anspruch 8 durchzuführen.
Computerlesbarer Datenträger, auf dem das Computerprogrammprodukt nach Anspruch 9 gespeichert ist.