Nasse und glatte Straßenverhältnisse sind häufig Ursache für Unfälle. Selbst routinierte, erfahrene Autofahrer verschätzen sich immer wieder bei der Vorhersage, wie gut die Reifen auf der Fahrbahn haften.
Das internationale Technologieunternehmen Continental entwickelt als Reaktion auf diese Gefährdung eine neue Lösung mit dem Namen Road Condition Observer. Ein speziell entwickelter Algorithmus erkennt typische Merkmale für die vier unterschiedlichen Straßenzustände trocken, nass, verschneit und vereist. Aktuell befindet sich die Nässeerkennung bereits in der erweiterten Erprobung bei Fahrzeugherstellern.
„Für den Road Condition Observer nutzen wir im Fahrzeug vorhandene Sensoren, um Hinweise auf die Griffigkeit der Fahrbahnoberfläche zu gewinnen“, erklärt Bernd Hartmann, Leiter der Projektgruppe Erweiterte Fahrerassistenz & Reifen-Interaktionen in der Zukunftsentwicklung der Division Chassis & Safety. „Mit diesem Wissen können wir die Funktion von Fahrerassistenzsystemen an die tatsächlichen Straßenverhältnisse anpassen. Eine automatische Notbremsung beispielsweise muss bei regennasser Straße deutlich früher als bei einer trockenen Straße auslösen, um eine drohende Kollision zu verhindern.“ Momentan ist es allein Aufgabe des Fahrers, das Wetter zu beurteilen und mit seinen Beobachtungen im Fahrzeugumfeld zu kombinieren um dann die richtigen Schlussfolgerungen über den vermeintlichen Straßenzustand zu ziehen. Künftig soll der Road Condition Observer den Fahrer dabei unterstützen und die Fahrerassistenzsysteme in die Lage versetzen, widrige Bedingungen zu erkennen und darauf angemessen und rechtzeitig zu reagieren. Diese Fähigkeit wird künftig noch an Bedeutung gewinnen, so Hartmann, denn: „Auch das automatisierte Fahren setzt voraus, dass wir die Einschätzung des Straßenzustands systemtechnisch ermöglichen. Gerade ein automatisiertes Fahrzeug muss wissen, ob es glatt ist, damit es sicher um die nächste Kurve fahren kann.“
Durch Auswertung der Kamerabilder des Umfelds direkt vor dem Auto, einem Abgleich mit Fahrdynamikdaten des ESC, des Wissens um lokale und regionale Wetterdaten (Temperatur, Wischeraktivität und Daten aus der Cloud) sowie dem Reifenverhalten kann der Road Condition Observer die Straßenverhältnisse klassifizieren. Aus dieser kann im Folgeschritt eine Reibwertklasse abgeleitet werden. Damit leistet der Road Condition Observer einen Beitrag zur erhöhten aktiven Fahrsicherheit. „Nach Möglichkeit soll ein solches System nur mit der bereits bestehenden Sensorik auskommen. Bei der Nässeerkennung haben wir das bereits erfolgreich realisiert“, so Hartmann. „Zusätzlich zur Nässeerkennung wird es im nächsten Schritt ein in das ESC-Steuergerät integriertes Fahrdynamikmodell geben, das Niedrigreibwert erkennt und die ESC-Aktivität danach optimieren kann.“
Im Zuge der weiteren Entwicklung werden die Informationen des Road Condition Observer in ein erweitertes 360-Grad Umfeldmodell einfließen. Das ist die Voraussetzung für ein umfassenderes Verständnis der gesamten Fahrszene. Das Umfeldmodell entsteht durch die Fusion verschiedener Informationsquellen. Dabei spielen die Einbindung von Fahrbahngeometrie, Eigenlokalisierung, Verkehrsregelerkennung, modellbasiertes Tracking von bewegten Objekten sowie eine Erkennung von befahrbaren Freiräumen eine Rolle. „Damit entsteht eine umfassende Datenbasis für eine sichere automatisierte Fahrzeugführung bei jedem Wetter“, so Hartmann.
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