Verbunden mit der Vision fahrerloser Mobilität steht das autonome Fahren im Fokus des gesellschaftlichen, wirtschaftlichen sowie medialen Interesses. Während hoch- sowie vollautomatisierte Fahrfunktionen in Forschungsprojekten einen vermehrt hohen Stellenwert einnehmen, findet im Serieneinsatz unlängst die nachhaltige Marktdurchdringung rein unterstützender bis teilautomatisierter Systeme statt. Gesteigerte Nutzungsmöglichkeiten im alltäglichen Verkehrsgeschehen führen zu einer gesteigerten Kundenerwartung an die Wirkungsweise des Systems, dessen Optimierungspotenziale bislang nicht vollends erschlossen sind. In Anbetracht wachsender Bedarfe an ein individuell angepasstes Regelverhalten werden die Kenntnis sowie der Einsatz geeigneter Zielkriterien zur Funktionsgestaltung zukünftig verstärkt an Bedeutung gewinnen. Aus diesem Beweggrund leitet sich die Motivation zur Objektivierung von Abstandsregelstrategien ab. Damit wird in erster Linie Bezug zu Systemen der adaptiven Geschwindigkeits- und Abstandsregelung (ACC: Adaptive Cruise Control) genommen. Den Kern der Methodik bildet die Identifikation des Kundenwunsches an eine optimale Systemperformance. Hierfür wird ein zweistufiger Verfahrensablauf entwickelt, in dem die initiale Eingriffsreaktion sowie die übergreifende Eingriffscharakteristik für einen normal- und sportlich ausgelegten Fahrmodus durch Probandenstudien untersucht werden. Auf Grundlage der erzeugten Datenbasen aus Subjektivnoten und Kennparametern folgen Korrelations- und Regressionsanalysen, anhand derer objektive Notenmodelle zu den Rubriken Komfort und Dynamik hergeleitet und in Form quantifizierbarer Objektivnoten ermittelt werden. Diese können schließlich als Zielkriterien in den Entwicklungsprozess überführt werden.
Aktualisiert: 2020-01-17
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