Zusammenfassung
Der Road Condition Observer (RCO) von Continental bietet dem automatisierten Fahren und den Fahrerassistenz-Systemen eine neue Dimension in der Einsetzbarkeit. Notwendigerweise müssen alltagstaugliche Transportmittel bei fast allen Umweltbedingungen sicher einsetzbar sein. RCO soll dazu dienen, Unfälle wegen nassen oder glatten Straßen zu reduzieren.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literaturverzeichnis
[1] Magnusson, P.; Frank, H.; Gustavsson, T.; Almkvist, E.: Realtime highresolution road condition map for the EU. Chassis Tech Plus, München, 2018
[2] Mitschke, M.; Wallentowitz, H.: Dynamik der Kraftfahrzeuge. 4. Aufl. Springer, 2004, S. 19
[3] Raste, T. ; Hartmann, B.; Kretschmann, M.: Assistance System for Aquaplaning Situations. VDI Fachtagung Reifen – Fahrwerk – Fahrbahn, Hannover, 2017
[4] Rathgeber, C.; Winkler, F.; Odenthal, D.; Müller, S.: Lateral Trajectory Tracking Control for Autonomous Vehicles. European Control Conference, Strasbourg, 2014.
[5] Rieth, P.; Raste, T.: Integrationskonzepte der Zukunft. In: Winner, H. Hakuli, S.; Lotz, F.; Singer, C. (Hrsg.): Handbuch Fahrerassistenzsysteme. 3. Aufl. Springer, Wiesbaden, 2015, S. 1083-1092.
[6] Münch, E.; Bestmann, H.; Lovell, C.; Pollmeyer, S.; Khaniki, M.S.; Schulte, D.: Vehicle motion control layer – a modular abstraction layer to decouple ADAS from chassis actuators. Chassis Tech Plus, München, 2018
[7] Raste, T. ; Tarraf, A.: Flachheitsbasierte Trajektoriengenerierung und Folgeregelung mit modellprädiktiver und modellfreier Regelung. VDI/VDE Fachtagung AUTOREG, Berlin, 2017
[8] Peussa, P.; Koskinen, S.; Varpula, T.; Nord, S.; Pesce, M.; Haas, T.; Nepote, A.; Hüsemann, T.; Tuononen, A.: Fahrzeugbasierte Schätzung des Reifen-Fahrbahn-Kontaktes im Fricti@n-Projekt. Aachener Kolloquium Fahrzeug und Motorentechnik, Aachen, 2008
[9] Andersson, M.; Bruzelius, F.; Casselgren, J.; Hjort, S.; Löfing, S.; Olsson, G.; Rönnberg, J.; Sjödahl, M.; Solyom, S.; Svendenius, J.; Yngve, S. : Road Friction Estimation, part II. Intelligent Vehicle Safety Systems (IVSS) Project Report, Sweden, November 2010
[10] Khaleghian, S.; Emami, A.; Taheri, S.: A technical survey on tire-road friction estimation. Friction, 123-146, 2017
[11] Carhs.training GmbH; Safety Companion, S.134, www.safetywissen.com, 2018.
[12] Johansen, T.; Fossen, T.I. : Control Allocation – A survey. Automatica 49, 2013, pp.1087-1103
[13] Andersson, A. : Road-Tire Friction Estimation for AFS Vehicle Control, Master Thesis, Lund University, 2006
[14] Prokes, J. :Realtime estimation of tyre-road friction for vehicle state estimator, Chalmers University, 2015
[15] Klempau, F.: Untersuchungen zum Aufbau eines Reibwertvorhersagesystems im fahrenden Fahrzeug, TU Darmstadt, 2003
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2019 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
About this paper
Cite this paper
Raste, T., Lauer, P., Hartmann, B. (2019). Entwicklung eines Road Condition Observers im Projekt “Vehicle Motion Control”. In: Mayer, R. (eds) XXXVII. Internationales μ-Symposium 2018 Bremsen-Fachtagung. Proceedings. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-58024-0_3
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-58024-0_3
Published:
Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-58023-3
Online ISBN: 978-3-662-58024-0
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)