DE102009041566B4

DE102009041566B4 - Verfahren zur Klassifizierung des Fahrbahnreibwerts

Info

Publication number: DE102009041566B4
Application number: DE102009041566.1A
Authority: DE
Inventors: Bernd Hartmann; Alfred Eckert; Dr. Lüke Stefan; Matthias Strauss; Dr. Stählin Ulrich
Original assignee: Continental Teves AG and Co OHG
Current assignee: Continental Automotive Technologies GmbH
Priority date: 2009-09-15
Filing date: 2009-09-15
Publication date: 2022-01-20
Anticipated expiration: 2029-09-16
Also published as: DE102009041566A1

Abstract

Verfahren, bei dem eine Ermittlung des Fahrbahnreibwerts µ bevorzugt nach Reibwertklassen in einem Fahrzeugrechner oder Fahrzeugregelsystem durchgeführt wird, wobei- eine ständig während der Fahrt aktualisierte und damit ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt (1) und- zumindest eine lediglich situationsbedingt aktualisierte und damit nicht ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt wird (2) und diese Kenngrößen miteinander bewertend zu einem gemeinsamen Reibschätzwert (3, 7) verknüpft werden, dadurch gekennzeichnet, dass- eine Plausibilisierung (4) des gemeinsamen Reibschätzwerts mit dem Fahrerverhalten (5), insbesondere dem daraus abgeleiteten Reibwert, und/oder zumindest einer der beiden Ausgangsreibwertkenngrößen (1, 2) durchgeführt wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß Oberbegriff von Anspruch 1 sowie dessen Verwendung.
Verfahren zur Bestimmung des zur Verfügung stehenden Reibbeiwerts µ zwischen Reifen und Fahrbahn sind beispielsweise aus der DE 10 2004 047 914 A1 an sich bekannt. Allerdings sind diese Verfahren häufig nicht ausreichend ausgereift, um in Kraftfahrzeugen serienmäßig eingesetzt zu werden.
Ferner beschreibt beispielsweise die DE 10 2008 047 750 A1 ein System zur Reibbeiwertschätzung, bei dem Drehschwingungen eines Rads eines Fahrzeugs analysiert werden und auf Basis dieser Analyse ein Reibbeiwert berechnet wird. Weite ist ein Datenfusionsmodul beschrieben, welches mehrere berechnete Reibbeiwerte miteinander kombiniert und auf diese Weise eine Klassifizierung des Reibbeiwertes durchführt. Diese Klassifizierung kann dann für ein Fahrerassistenzsystem verwendet werden.
Zudem beschreibt die DE 60 2004 005 398 T2 ein Verfahren zum Beurteilen eines Straßenoberflächenzustands und eine Vorrichtung davon und ein Programm zum Beurteilen eines Straßenoberflächenzustands.
Selbst die Bestimmung des Reibbeiwerts unter Laborbedingungen ist schon komplex, da viele Randbedingungen, wie z.B. Gleitgeschwindigkeit oder Reifendruck ect. zu berücksichtigen sind, wobei sich je nach verwendetem Messverfahren unterschiedliche Messergebnisse ergeben. In der Reifenindustrie wird vielfach die Methode von Bremswegmessungen zur Bestimmung von p-Werten benutzt. Das daraus errechnete µ ist das ausgenutzte µ, auch µ* genannt, als Funktion von Ausgangsgeschwindigkeit und Bremsweg. Der Reibbeiwert µ* stellt einen für die Praxis sehr geeigneten Wert dar, weil dieser das vorliegende Fahrzeug und dessen montierte Bereifung in Wechselwirkung mit der Fahrbahnoberfläche berücksichtigt. Abhängig von Gummimischung und Profil des Reifens ergeben sich nämlich stark unterschiedliche und streuende Bremswege und damit unterschiedliche Reibbeiwerte auf den verschiedenen Fahrbahnoberflächen. Als Beispiel sei ein UHP (Ultra High Performance)-Sommerreifen angeführt, der einen verhältnismäßig hohen maximalen Kraftschluss auf Hochreibwertfahrbahnen (high-µ) hat, jedoch mit einer geringeren Performanz auf Niedrigreibwertfahrbahnen (low-µ). Bei einem Winterreifen ist es bedingt durch die hohe Profil-Lamellierung genau umgekehrt. Darüber hinaus hat das Alter und der Abriebzustand des Reifens einen hohen Einfluss auf die auf die Strasse übertragbaren Kräfte.
Neben den oben geschilderten Einflüssen hängt der aktuelle Reibbeiwert auch von lokalen Besonderheiten der Fahrbahn ab, wie z.B. glatte Fahrbahnstellen oder -bereiche. Darüber hinaus hängt der Reibbeiwert einer Fahrbahn jahreszeitlich bedingt von der Temperatur und Witterung ab. Es ist daher nicht ungewöhnlich, dass der Reibbeiwert µ in Abhängigkeit von der Fahrbahnoberfläche und ihrem Zustand, insbesondere bei Nässe, innerhalb einer recht großen Bandbreite zwischen etwa 0,3 und etwa 0,9 variieren kann.
Um die Regelqualität von Fahrzeugbremsschlupf- oder Fahrdynamikregelungssystemen wie ESC/ABS/TCS zu verbessern, müsste eine verlässliche und möglichst frühzeitige Reibwertermittlung oder besser Prognose, mit einer Genauigkeit von 95% oder höher erreicht werden. Diese Anforderungen können von einer automatischen Reibwertschätzung aus verschiedensten Gründen in der Regel nicht erfüllt werden. Zum Beispiel kann sich der Reibwert - gerade im Winter bei Eis und Schnee -, bedingt durch die in der Reifenaufstandsfläche erzeugte Reibungswärme, auch lokal sehr schnell ändern, so dass eine Reibwertermittlung im Bereich unterhalb des Fahrzeugs oder sogar vorausschauend für eine Verbesserung der Schlupf- oder Fahrdynamikregelung nicht ausreichend zuverlässig nutzbar ist.
Beispielsweise ist aus der oben erwähnten DE 10 2004 047 914 A1 an sich bekannt, den Reibwert vor einem Fahrzeug mittels Kameras und bildverarbeitender Systeme abzuschätzen, in dem beispielsweise indirekt über die Oberflächenstruktur und Reflexion der Fahrbahn auf den Reibwert geschlossen wird.
Die Erfindung bezieht sich ebenfalls auf Reibwertschätzverfahren, die während der Fahrt, also „online“ im Fahrzeug durchgeführt werden. Diese Systeme sind auch unter dem Begriff „Online Friction Estimation“ (OFE) bekannt geworden. Vorzugsweise wird die µ-Bestimmung durch OFE in Bremsensteuergeräten, wie ESC, ABS oder TCS integriert. Es ist aber auch möglich, OFE in andere Steuergeräte bzw. Fahrzeugrechner zum Ermitteln des Fahrzustands zu integrieren. Zur Nutzung in ESP/ESC-Regelungen ist aus der EP 0 792 228 B1 ein Verfahren bekannt, mit dem auch ohne teure Kamerasysteme der Reibwert ermittelt werden kann. Dabei gibt es jedoch die wesentliche Einschränkung, dass sich bei den an sich bekannten Methoden der Reibwert nur in spezifischen, relativ seltenen Fahrsituationen ermitteln lässt, nämlich dann, wenn mindestens eines der Räder den Reibwert ausnutzt, zum Beispiel beim Fahren im Grenzbereich oder auf glattem Untergrund. In diesem Fall kann der Fahrzeugbremsenregler den Reibwert aus dem Drehverhalten der Räder und den in ESP/ESC vorhandenen Beschleunigungssensoren bestimmen.
Neben den oben beschriebenen an sich bekannten Reibbeiwertermittlungsverfahren sind auch bereits Verfahren zur Analyse des Fahrerverhaltens bekannt geworden. Demzufolge kann eine Analyse der Fahrverhaltens ausgenutzt werden, um Eingriffs- oder Warnstrategien von Fahrerassistenzsystemen zu optimieren. Bei der vorgenommenen Analyse wird beispielsweise aus geeigneten Daten der Fahrertyp bzw. das Fahrverhalten oder der Fahrstil bestimmt, der momentan vorherrscht.
Auch sind adaptive Warn-/Eingriffsstrategien mit dem Fokus auf Fahreraufmerksamkeit bekannt. Dazu werden die auf dem Fahrzeugdatenbus vorliegenden Fahr- und Zustandsdaten ausgewertet und hinsichtlich dem Grad der Fahreraufmerksamkeit interpretiert.
Eine Analyse des Fahrerverhaltens oder der Fahreraufmerksamkeit mit einem Bezug auf Reibwertbestimmung oder Plausibilisierung dessen ist bislang jedoch nicht bekannt geworden.
Daher besteht die Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, ein neues Verfahren zur Online-Reibwertermittlung in einem Kraftfahrzeug anzugeben, welches gegenüber an sich bekannten Reibwertermittlungsverfahren im Wesentlichen ständig zur Verfügung steht.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch das Verfahren gemäß Anspruch 1.
Gemäß der Erfindung wird eine Ermittlung des Fahrbahnreibwerts µ (Reibbeiwert) bevorzugt nach Reibwertklassen in einem Fahrzeugrechner oder Fahrzeugregelsystem (z.B. Bremsen-ECU) durchgeführt. Das Fahrzeugregelsystem ist bevorzugt ein Fahrdynamikregelungssystem (z.B. ESP/ESC-Regler) oder Bremsregelungssystem (z.B. ABS-Regler). Der Fahrzeugrechner kann bevorzugt ein Fahrzustandsrechner (z.B. Chassis-Controller) sein.
Gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren wird

- eine ständig während der Fahrt aktualisierte und damit ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt und
- zumindest eine lediglich situationsbedingt aktualisierte und damit nicht ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt, wobei diese Kenngrößen miteinander bewertend zu einem gemeinsamen Reibschätzwert verknüpft werden, wobei
- eine Plausibilisierung des gemeinsamen Reibschätzwerts mit dem Fahrerverhalten insbesondere dem daraus abgeleiteten Reibwert (Fahrverhaltensreibwert), und/oder zumindest einer der beiden Ausgangsreibwertkenngrößen (ständig während der Fahrt aktualisierte oder lediglich situationsbedingt aktualisierte) durchgeführt.

Die lediglich situationsbedingt aktualisierte und damit nicht ständig verfügbare Reibwertkenngröße wird bevorzugt dann ermittelt, wenn der verfügbare Reibwert ausgenutzt wird, beispielsweise mittels der Systeme ESP/ESC oder eines seiner Untersysteme.
Bevorzugt wird der gemeinsame Reibschätzwert ständig ermittelt und bereitgestellt.
Die Plausibilisierung mit dem Fahrverhalten basiert bevorzugt auf einer Fahrverhaltensanalyse. Bei der Plausibilisierung wird davon ausgegangen, dass der Fahrer das Fahrverhalten den Straßen- und Witterungsbedingungen von sich aus anpasst. Beispielsweise lassen sich abhängig vom Straßentyp (Stadtstrasse, Landstrasse oder Autobahn) verschiedene Bewertungsgrößen für die Reibwertklassifizierung heranziehen, wie mindestens eine oder mehrere der nachfolgenden Informationsquellen:

- Verzögerung, Längsbeschleunigung und/oder Querbeschleunigung,
- Fahrgeschwindigkeit,
- Zeitlücke (Abstand zum Vorausfahrenden),
- Bremsdruckaufbau und/oder Bremsverhalten,
- Einlenkverhalten
- Fahrzeugumfeld (bspw. Straßenführung, Fahrbahnbreite, Verkehrsdichte etc.)

Vorzugsweise wird bei der Analyse des Fahrverhaltens auch ein Fahrerprofil erstellt beziehungsweise insbesondere eine Einteilung in Klassen für den Fahrertyp vorgenommen und diese berücksichtigt.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform erfolgt eine weitere Plausibilisierung des gemeinsamen Reibschätzwertes in Verbindung mit weiteren plausibilisierenden Informationen/Sensorinformationen, wie mindestens eine oder mehrere der folgenden Informationsquellen:

- Außentemperatursensor,
- Aktivierung des Scheibenwischers und/oder Regensensor,
- Scheibenwischergeschwindigkeit,
- Reifensensor zur Bestimmung der Reifenart/Reifentyp, beispielsweise Sommer-/Winterreifen, bestimmbar über „Intelligent Tire System‟(ITS), Transponder/Chip,
- Lenkmoment aus elektrischer Lenkung insbesondere beim Einlenken,
- Witterungssensoren zur Erkennung von Regen- oder Schneefall über Reflektion der Fahrbahnoberfläche, zum Beispiel mittels Kamerasystemen.

Besonders bevorzugt erfolgt die weitere Plausibilisierung mit Reibwertinformationen von einer oder mehreren der Informationsquellen:

- Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und/oder
- drahtlos übertragene Verkehrs- oder Verkehrszeicheninformationen (z.B. Transpondertechnik) und/oder
- Fahrzeugkommunikationsdaten (Fahrzeug- zu Fahrzeug-Kommunikation, wie Car2Car, oder Fahrzeug zu Umfeld-Kommunikation, wie Car2X) und/oder
- Karten und Positionsdaten.

Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens wird bei der Bildung des Reibschätzwertes eine Information aus einer Beurteilung des Reifentyps (z.B. Einteilung in zwei oder mehrere Reifenklassen) berücksichtigt, insbesondere in der Weise, dass zumindest eine Unterscheidung zwischen Sommer- und Winterreifen möglich ist. Die Reifentyperkennung kann hierzu vorzugsweise mit einem sensorischen sogenannten intelligenten Reifendruckverlusterkennungssystem kombiniert sein, das zusätzlich auch Reifendaten zur Verfügung stellt oder mit einem keine Reifendrucksensoren umfassenden sogenannten indirekt messenden Reifendruckverlusterkennungssystem, welches mit Algorithmen zur Bestimmung oder Klassifizierung des Reifentyps ergänzt ist. Eine alternativ bevorzugte Möglichkeit besteht außerdem in der Kombination mit einem an sich bekannten Reifentyperkennungssystem, das einen Transponder/Chip im Reifen ausliest, der Reifendaten enthält.
Die Verknüpfung der Daten zur Bildung des Reibschätzwerts erfolgt bevorzugt mittels eines Kalmann-Filters oder einer Fuzzy-Logik.
Die Erfindung betrifft auch die Verwendung des vorstehend beschriebenen Verfahrens zur Information und/oder Warnung des Fahrers über den bzw. vor dem Fahrbahnzustand und/oder in Fahrerassistenzsystemen, insbesondere für die Verbesserung und/oder Ergänzung deren Assistenzfunktion.
Nachfolgend wird beispielhaft beschrieben, wie eine Plausibilisierung der Reibwertermittlung mit dem Fahrverhalten des Fahrers erfolgen kann. Grundsätzlich müssen für die Reibwertklassifizierung zwei unterschiedliche Zustände unterschieden werden:

A) der Fahrer nutzt den Reibwert aus oder
B) der Fahrer nutzt den Reibwert nicht aus.

Im Zustand A) kann der Reibwert wie weiter oben beschrieben beispielsweise über das ESP/ESC-System „direkt“ ermittelt werden. Die Analyse des Fahrverhaltens kommt in diesem Fall zum gleichen Ergebnis. Das Ergebnis wird bestätigt, der Fahrer fährt an der Haftgrenze.
Im Zustand B) liegt eine Differenz zwischen der ständig verfügbaren Reibwertkenngröße und dem aus dem Fahrverhalten des Fahrers ermittelten Reibwert vor, was der nicht ausgenutzten Reibwertreserve entspricht. Ist diese Differenz klein, so fährt der Fahrer offensichtlich nahe der Haftgrenze. Ist die Differenz groß, so spricht das dafür, daß der Fahrer sehr vorsichtig und verhalten fährt, was beispielsweise seinem Fahrstil oder der Fahrsituation entspricht. Damit kann eine erhöhte Akzeptanz für entsprechend frühere Warnungen vorausgesetzt werden. In beiden Fällen jedoch erfolgt eine zusätzliche Plausibilisierung auf Basis zusätzlicher Informationen/Sensorinformationen um die Absolutwerte der Reibwertinformationen zu verifizieren.
Grundsätzlich muss das aus dem Fahrverhalten ermittelte Reibwertergebnis immer unterhalb der ständig verfügbaren Reibwertkenngröße liegen. Ein anders lautendes Ergebnis kann physikalisch ausgeschlossen werden. Auf diesem Wissen läßt sich hervorragend ein entsprechende Warn- und Assistenzkonzept, das vom Fahrer auch akzeptiert werden kann, aufbauen.
Das oben beschriebene Reibwertermittlungsverfahren ist nicht primär dafür ausgelegt, die Reibwertinformation zur Verbesserung der Qualität/Performance von Regeleingriffen zu nutzten, obwohl dies prinzipiell möglich ist. Besonders vorteilhaft ist die Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Beispiel in Fahrerassistenzsystemen, etwa um die Warngrenzen für sicherheitserhöhende Fahrerassistenzsysteme („Safety ADAS“), also Systeme wie „Front Aufprall Warnung (Forward Collision Warning)“ und/oder „Front Aufprall Milderung (Forward Collision Mitigation)“ auf den Reibwert anzupassen. An sich bekannte Aufprall-Warn- und Schutzsysteme, die bei einem drohenden Aufprall beispielsweise den Sicherheitsgurt straffen, werden heute bzgl. ihrer Warn- und Eingriffsschwellen häufig für einen hohen Reibwert ausgelegt. Eine vollständige Vermeidung des Unfalls gelingt nur bei geringer Geschwindigkeit und bei einem hohen Reibwert (high-µ). Im Winter, oder besser auf Niedrigreibwert (low-µ), kann das System den Unfall auch bei geringen Fahrgeschwindigkeiten nicht vermeiden, sondern nur noch abschwächen. Darüber hinaus ist die nach dem erfindungsgemäßen Verfahren ermittelte Reibwertinformation besonders für die Fallunterscheidung zwischen Brems- und Lenkassistenz in einer Notsituation vorteilhaft nutzbar, beispielsweise für die Bestimmung eines Wertes für „Last time to Break“ und/oder „Time to Stear“ (Diese Werte bzw. internen Größen spielen in modernen Fahrerassistenzsystemen eine wichtige Rolle und werden unter Berücksichtigung des aktuellen Reibbeiwerts gebildet.).
Der Auslegungspunkt für die Warnstrategie steht sehr häufig im Zielkonflikt zwischen zu später Warnung, und damit, den Unfall nicht mehr vermeiden oder entscheidend abschwächen zu können, und zu früher Warnung, was in der Regel vom Fahrer bzw. Fahrzeughersteller nicht akzeptiert wird (sog. „Warndilemma“). Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens wird der Auslegungspunkt zunächst einmal - wie bei an sich bekannten Systemen - auf einen hohen Reibwert ausgelegt, allerdings mit der zusätzlichen Eigenschaft, dass im Falle von redundanten Ergebnissen der meisten oder aller abgefragten Systeme die Warnschwellen in Richtung Niedrigreibwert verschoben werden. Die Festlegung des Maßes der Verschiebung der Schwelle, welche bevorzugt nach Klassen erfolgt, wird insbesondere in Abhängigkeit von Qualität und Reproduzierbarkeit der Systemergebnisse festgelegt. So ist es beispielsweise sinnvoll, zumindest im ersten Schritt eine Anzahl von 2 bis 5 Klassen festzulegen. Selbst bei einer Klassenzahl von lediglich 2 mit ein einfachen Unterscheidung zwischen Niedrigreibwert (z.B. µ < 0.6) und Hochreibwert (z.B. µ > 0.6) wird bereits eine deutliche Verbesserung gegenüber an sich bekannten Systemen erzielt.
Besondere Schwierigkeiten bei der automatischen Reibwertermittlung entstehen nur in Situationen, bei denen zum einen der Fahrer den zur Verfügung stehenden Kraftschluss nicht ausnutzt und zum anderen die plausibilisierenden Systeme/Sensoren keine eindeutige Klassifizierung der Fahrbahnbedingungen ermöglichen. In diesen Situationen lässt sich dann aber durch Analyse des Fahrverhaltens eine Reibwertschätzung vornehmen. Geht man davon aus, dass beispielsweise das analysierte Fahrverhalten einem vorsichtigen Fahrertypus entspricht, ist es zweckmäßig, die Warnschwellen nur etwas oberhalb des analysierten Bereichs des Kraftschlusses zu legen. Hierdurch gewinnt man in jedem Fall an Sicherheit und der Fahrer wird entsprechend seines Fahrstils nicht zu früh gewarnt. Dies wird an Hand von 1 ersichtlich, in der ein Kamm scher Kreis dargestellt ist. Wegen der Besonderheit, dass nun Warn- und Eingriffsschwellen auf dem ermittelten Fahrerverhalten basieren, wird eine hohe Akzeptanz beim Fahrer erreicht.
Das System lässt sich vorteilhaft erweitern, wenn es mit „Fahrzeug zu Fahrzeug“-Kommunikationssystemen (Car2Car) oder „Fahrzeug zu Umgebung/Personen“ (Car2X)-Kommunikationssystemen kombiniert oder erweitert wird. So können zum Beispiel nachfolgende Fahrzeuge rechtzeitig vor Gefahrenpunkten (z.B. Glatteis in einer Kurve) gewarnt werden.
Zusätzlich ist auch eine vorteilhafte Kombination mit der Bewertung der Fahreraufmerksamkeit möglich, da teilweise sogar die gleichen Informationsquellen über CAN-Bus bewertet werden.
Die weiter oben beschriebene Ermittlung der ständig während der Fahrt aktualisierten Reibwertkenngröße erfolgt nach einer bevorzugten Ausführungsform auf Basis einer Frequenzanalyse des Dreh- und/oder Schwingungsverhaltens der Räder. Diese Einrichtung ist zweckmäßigerweise im Steuergerät des Bremssystems als Algorithmus gespeichert und an sich bekannt. Besonders bevorzugt ermittelt das Frequenzanalyseverfahren den Reibwert an Hand einer Frequenzanalyse des Radrehzahl-Schwingungsverhaltens. Die erforderlichen Raddrehzahlinformationen werden üblicherweise durch die an das Bremsensteuergerät angeschlossenen Raddrehzahlsensoren ermittelt. Ein geeignetes und bevorzugt eingesetztes Verfahren geht aus der DE 10 2008 047 750 A1 hervor. Das beschriebene Verfahren führt eine Reibbeiwertschätzung bzw. - klassifizierung während konstanter Fahrt des Fahrzeugs unter Auswertung des Radschwingungsverhaltens durch. Eine konstante Fahrt stellt eine typische Fahrsituation dar. Um diese Reibbeiwertschätzung zu stützen und den Arbeitsbereich zu vergrößern, werden weitere Verfahren kombiniert, die sich hinsichtlich ihrer Gültigkeit ergänzen. Das Verfahren berücksichtigt, dass die Frequenz der an Hand der Drehzahlinformationen erkennbaren Drehschwingung der Reifen vom Reibbeiwert und dem Luftdruck abhängt. Durch eine geeignete Parameterschätzung bzw. Identifikation des zugehörigen Schwingungsmodells kann somit der Reibbeiwert geschätzt werden. Die Auswertung der Schwingungen kann im Zeitbereich (z. B. im Falle eines RLS-Parameterschätzverfahrens oder bei der Anwendung eines Kalman-Filters) oder im Frequenzbereich erfolgen. Für dieses Modell wird die Bewegung der Felge (ω₁) abhängig der Radgeschwindigkeit über Grund mit dem Reibwert (repräsentiert durch α) formuliert.
Weitere bevorzugte Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Es zeigen

1 ein Diagramm zur Erläuterung der Haftgrenze und der Auslegung der Warnstrategie für ein Fahrerassistenzsystem im Kamm schen Kreis
Figl 2 ein Blockschaltbild zur Erläuterung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Klassifizierung des Fahrbahnreibwerts.

In 1 ist ein Diagramm dargestellt, welches die Haftgrenze (Haftreibungsgesamtkraft, die das Rad auf die Strasse übertragen kann) eines Fahrzeugrades in Abhängigkeit von Längs- und Seitenkräften wiedergibt. Im Kamm schen Kreis lässt sich ein Vektorparallelogramm aus den Richtungsvektoren für die Seitenführungskraft (in der Regel im wesentlichen die bei Kurvenfahrt auftretende Zentrifugalkraft) und der Reifenlängskraft (in der Regel im wesentlichen Abhängig von der Antriebs- oder Bremskraft) bilden. Die Summe der Vektoren liegt auf dem Kreisumfang. Zur Erläuterung der Erfindung sind um den Kreismittelpunkt, in dem ein Fahrzeugrad dargestellt ist, drei vereinfachend dargestellte konzentrische Kreise mit ansteigendem Durchmesser gezeichnet. Der innere Kreis definiert die Haftgrenze, welche auf Basis der Fahrverhaltensanalyse ermittelt wurde. Der nächstgrößere Kreis definiert die Schwelle, bei der das Fahrerassistenzsystem warnt oder eingreift. Der äußere Kreis gibt die tatsächliche, physikalische Haftgrenze wieder.
Das Blockschaltbild in 2 gibt das Prinzip des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Klassifizierung des Fahrbahnreibwerts nach Reibwertklassen wieder. In einer ersten Reibwertermittlungseinrichtung 1 wird eine ständig während der Fahrt aktualisierte und damit ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt. In einer zweiten Reibwertermittlungseinrichtung 2 wird zusätzlich eine lediglich situationsbedingt aktualisierte und damit nicht ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt. Beide Kenngrößen 1 und 2 werden einer Reibschätzwertbildungseinrichtung 3 zugeführt, in der die Größen miteinander bewertend zu einem gemeinsamen, ständig verfügbaren Reibschätzwert verknüpft werden. In Plausibilisierungsstufe 4 erfolgt eine Plausibilisierung des so gewonnen Reibschätzwerts mit dem Fahrverhalten des Fahrers 5. Zusätzlich oder alternativ können auch die Reibwerte 1 oder 2 entsprechend plausibilisiert werden. Während der Plausibilisierung in Stufe 4 können weitere Informationen/Sensorinformationen 6 berücksichtigt werden. Die Plausibilisierungsstufe 4 gibt dann eine in zumindest zwei Klassen aufgeteilte plausibilisierte Reibwertkenngröße 7 aus.

Claims

Verfahren, bei dem eine Ermittlung des Fahrbahnreibwerts µ bevorzugt nach Reibwertklassen in einem Fahrzeugrechner oder Fahrzeugregelsystem durchgeführt wird, wobei - eine ständig während der Fahrt aktualisierte und damit ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt (1) und - zumindest eine lediglich situationsbedingt aktualisierte und damit nicht ständig verfügbare Reibwertkenngröße ermittelt wird (2) und diese Kenngrößen miteinander bewertend zu einem gemeinsamen Reibschätzwert (3, 7) verknüpft werden, dadurch gekennzeichnet, dass - eine Plausibilisierung (4) des gemeinsamen Reibschätzwerts mit dem Fahrerverhalten (5), insbesondere dem daraus abgeleiteten Reibwert, und/oder zumindest einer der beiden Ausgangsreibwertkenngrößen (1, 2) durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass - der gemeinsame Reibschätzwert (3) ständig ermittelt und bereitgestellt wird.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Ermittlung der ständig während der Fahrt aktualisierten Reibwertkenngröße auf Basis einer Frequenzanalyse des Dreh- und/oder Schwingungsverhaltens der Räder erfolgt.
Verfahren nach Anspruche 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Frequenzanalyse eine Radrehzahl-Schwingungsanalyse ist.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine lediglich situationsbedingt aktualisierte Reibwertkenngröße (2) in Fahrsituationen ermittelt wird, in denen der Reibwert an mindestens einem Rad auf Grund einer einsetzenden Schlupfregelung und/oder einer hohen Radverzögerung und/oder einer hohen Radbeschleunigung bestimmbar oder innerhalb von bestimmten Grenzen schätzbar ist.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die situationsbedingt aktualisierte Reibwertkenngröße (2) mit den fahrdynamischen Sensorinformationen einer Fahrdynamikregelung und/oder einer ABS-Regelung und/oder einer ASR-Regelung und/oder einer MSR-Regelung bestimmt wird.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine weitere Plausibilisierung des gemeinsamen Reibschätzwertes mit weiteren plausibilisierenden Informationen/Sensorinformationen (6) vorgenommen wird, insbesondere mit Reibwertinformationen von - Außentemperatursensor, - Aktivierung des Scheibenwischers und/oder Regensensor, - Scheibenwischergeschwindigkeit, - Lenkmoment aus elektrischer Lenkung insbesondere beim Einlenken, - Witterungssensoren zur Erkennung von Regen- oder Schneefall über Reflektion der Fahrbahnoberfläche, zum Beispiel mittels Kamerasystemen.
Verfahren nach mindestens einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine weitere Plausibilisierung mit Reibwertinformationen von einer oder mehreren der Informationsquellen - Fahrerassistenzsystemen und/oder - Fahrzeugkommunikationsdaten und/oder - drahtlos übertragene Verkehrs- oder Verkehrszeicheninformationen und/oder - Karten und Positionsdaten erfolgt.
Verfahren nach mindestens einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Plausibilisierung durch Ermitteln eines Wertes für die nicht ausgenutzte Reibwertreserve und/oder unter Berücksichtigung eines vorhandenen oder ermittelten Fahrverhalten oder Fahrerprofils erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Plausibilisierung erfolgt, in dem die ausgenutzte Reibwertreserve abgeschätzt wird, wobei bestimmt wird, ob der Fahrer eher verhalten oder eher im Bereich der Haftgrenze fährt.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Information aus einer Beurteilung der Reifenart oder des Reifentyps, zum Beispiel bestimmt mittels eines Reifensensors, berücksichtigt wird, wobei insbesondere zumindest eine Unterscheidung zwischen Sommer- und Winterreifen erfolgt.
Verwendung des vorstehend beschriebenen Verfahrens zur Information und/oder Warnung des Fahrers über den bzw. vor dem Fahrbahnzustand und/oder in Fahrerassistenzsystemen, insbesondere zur Bestimmung eines Wertes für „Last Time to Break“ und/oder „Last Time to Stear“.