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Projektillustration: QoStreet; Klassifizierung einer Straßenoberfläche (Quelle: TUM-FTM)

Quelle: TUM-FTM

Problemstellung

Karten- und Navigationsdienste sowie innovative Fahrzeugassistenzsysteme verarbeiten neben statischen Straßeninformationen, wie Verkehrsschildern und Ampeln, auch dynamisch auftretende Ereignisse, z. B. Staus und Baustellen. Die Einspeisung aktueller Daten zur Qualität der Straßenoberfläche kann die Verkehrssicherheit und den Fahrkomfort weiter verbessern. Eine Erhebung entsprechender Daten ist mit dem derzeitigen System jedoch sehr aufwendig. Zudem stehen die Informationen nur zeitverzögert zur Verfügung.

Projektziel

Ziel des Vorhabens "QoStreet" ist es, ein Verfahren zur Klassifizierung der Straßenbeschaffenheit auf der Basis von Smartphone-Sensordaten zu entwickeln und zu validieren. Die so erzeugten Daten können es z. B. aktiven Fahrwerksystemen ermöglichen, das Bremsverhalten und das Feder-Dämpfer-System vorausschauend an die jeweiligen Straßenbedingungen anzupassen. Auch der Aufwand und die Kosten zur Bestimmung der Oberflächenqualität von Straßen lassen sich so gegenüber dem Einsatz konventioneller Messfahrzeuge potenziell reduzieren.

Durchführung

Zunächst werden anonymisiert erhobene Sensordaten den befahrenen Streckenabschnitten zugeordnet und kalibriert. Informationen zu Wetterbedingungen und deren Auswirkungen auf das Fahrverhalten ergänzen die Bewegungsdaten. Der zur Berechnung der Straßenbeschaffenheit konzipierte Algorithmus wird mit Hilfe von konventionellen Vergleichsmessungen überprüft. Nach Projektende werden die erzeugten Metadaten über die mCLOUD bereitgestellt.


Zuwendungsempfänger

Technische Universität München,
Fakultät für Maschinenwesen –
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

  • FKZ: 19F1012A
Projektvolumen99.148
(davon 100 % Förderanteil durch BMVI)
Projektlaufzeit04/2017 - 03/2018
AnsprechpartnerVDI/VDE Innovation + Technik GmbH
Dr. Martin Waldburger
Tel.: 030 310 078-5454
E-Mail: martin.waldburger@vdivde-it.de