Steigende Einbauraten von Adaptive Cruise Control (ACC) im Fahrzeug führen zu einer wachsenden Erwartungshaltung des Kunden an die Funktionsperformance. Unter Berücksichtigung zunehmender Systemvarianten sowie strafferer Entwicklungsprozesse sind zur Beherrschbarkeit dieser Herausforderung geeignete Ansätze für die Funktionsentwicklung und -applikation erforderlich.
Die Arbeit stellt eine Methodik vor, die eine zielgerichtete ACC-Funktionsauslegung verfolgt und Automatisierungspotentiale des Entwicklungsprozesses aufzeigt. Objektive Zielparameter (Objektivnoten), die ein kundenideales Systemverhalten in definierten Fahrmanövern beschreiben, bilden die Grundlage des Ansatzes. Um einen definierten Kundenwunsch abbilden zu können, wird zunächst eine ACC-Regelung modellbasiert entwickelt und in ein virtuelles Fahrzeug der aufgebauten Simulationsumgebung integriert. In der Testumgebung werden für die Funktion relevante Fahrmanöver simuliert, um mit Hilfe von Optimierungsverfahren eine ideale Reglerparametrierung zu ermitteln. Die Bewertung der Parameter erfolgt dabei anhand der berechneten Objektivnoten, wobei die Notenmodelle jeweils eine kundenoptimale ACC-Bremscharakteristik für einen Normal- sowie Sport-Modus beschreiben. Schließlich erfolgt die Funktionsintegration mit den optimierten Parametrierungen in ein reales Versuchsfahrzeug. Auf dem Testgelände kann die Endapplikation zeiteffizient und mit hoher Güte unter Anwendung eines Vehicle-in-the-Loop-Verfahrens erfolgen.
Abschließend wird die optimierte ACC-Funktion im Normal- und Sport-Modus im öffentlichen Straßenverkehr bewertet. Die Ergebnisse der Probandenstudie zeigen deutliche Verbesserungen gegenüber einem Serien- und einem manuell applizierten System und dabei eine einstimmig breite Akzeptanz beim Nutzer.
Aktualisiert: 2020-12-08
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