Publisher's Synopsis
Die Arbeit zeigt Detektierbarkeit und Verfu¨gbarkeit effektbasierter Reibwertinformationen ohne zeit- und kostenintensive Flottenversuche. Die Reibwerterkennung beru¨cksichtigt besonders die ru¨ckstellenden Momente der Vorderachse. Die Abha¨ngigkeiten der Reibungseffekte im Reifenlatsch erfordern eine Modellierung der Reifeneigenschaften und der Vorderachse. Das Verfahren weist nu¨tzliche Leistungsmerkmale zur Verwendung in einem Fahrzeugnetzwerk auf. Detektierbarkeitskennfelder fu¨r Asphalt und Schnee sind die Grundlage zur Feststellung der Verfu¨gbarkeit solcher Informationen anhand einer Verkehrssimulation. Fu¨r ausgewa¨hlte Fahrbahnabschnitte wurde gezeigt, wie die Ergebnisse in automatisierten Fahrfunktionen nutzbar sind.This work investigates detectability and availability of effect-based tire-road friction information without costly fleet tests. The detection part focuses a recursive estimation which largely relies on the tires' self-aligning torque. As the tire-road friction depends on both vehicle and tire properties, a combined tire and front axle model was implemented. The approach shows promising results to differentiate between asphalt and snowy road segments in a traffic network. Detectability tables are the basis to investigate the availability of such information by using a traffic simulation. The results are visualized for selected road segments and can be used in automated driving functions.
