Commercial Vehicle Technology 2022

Interactive simulator-based development has a great potential for product development in the automotive and commercial vehicle industry. In particular, test studies and validation steps can be performed during early development phases in a safe and reproducible simulator environment, leading to a decreasing need for real prototype building and testing. Furthermore, it enables engineers to explore features that would require major changes to the current machine generations. In this contribution we report about the simulator-based development of a stability assistance system for excavators. We show the complete toolchain from modeling over interactive simulator studies to a prototype environment and industrialization, closely following the exemplary case of a tip over warning assistant.

In der industriellen und akademischen Forschung ist eine Vielzahl verschiedener Konzepte für Fahrsimulatoren zu finden. Das Spektrum reicht dabei von statischen „Low-End-Simulatoren“ bis zu sehr komplexen „High-End- Simulatoren“ mit hoher Dynamik und z.T. mehr als sechs Freiheitsgraden. Im vorliegenden Beitrag wird ein Fahrsimulator mit 6 Freiheitsgraden vorgestellt, der bei kompakter Bauform und hoher Kosteneffizienz, flexibelste Einsatzmöglichkeiten zur Simulation von Personen- und Nutzfahrzeugen sowie von mobile Arbeitsmaschinen eröffnet. Das Konzept des Simulators beinhaltet dabei die Realisierung offener Schnittstellen für möglichst viele Simulationswerkzeuge sowie die Anpassbarkeit des Simulatoraufbaus. Des Weiteren wird ein Virtual-Reality- Setup (VR-Setup) vorgestellt, das in die Simulatorumgebung integriert ist und eine Rundumprojektion des simulierten Szenarios mit begrenztem Hardware- Aufwand ermöglicht. Neben der Charakterisierung des Übertragungsverhaltens der Bewegungsplattform werden im vorliegenden Beitrag zwei Anwendungsfelder des Simulators vorgestellt. Die Themenfelder umfassen dabei einerseits die Betrachtung von Fahrkomfortaspekten und andererseits die Entwicklung energieeffizienzorientierter Fahrassistenzsysteme (EFAS).

Although the literature is rich in numerous approaches for driver modeling, it has been lately discovered that relatively few investigations have been done in replicating driving behaviors using unsupervised driver clustering techniques. This paper suggests a novel driver categorization approach and uses a Model Predictive Controller (MPC) to replicate the driver behavioral patterns. The driver datasets from 34 participants have been gathered through a driving simulator using a cosimulation setup (IPG CarMaker, MATLAB/Simulink, and SUMO) for parameterization and evaluation. The driving data is cleaned using various data processing techniques. The interquartile range is utilized to separate the driving characteristics, and a voting procedure is used to segregate the driver types. Further analysis reveals that the MPC-Driver can significantly match the actual driver in the simulator by accurately replicating the dominant behaviors. The proposed methodology can aid in testing newly developed driver assistance systems with various categories of drivers and contribute towards driver-specific parameter-tuning of multiple components.

Soil models coupled with multibody systems are wellestablished in the development process of construction machinery to predict reaction forces in relevant application maneuvers. In order to accommodate the large variety of soils, it is crucial to choose a suitable model complexity and corresponding identifiable parameters to describe the respective soil characteristic. Within this contribution, we present the parametrization of a soil model based on the Discrete Element Method and discuss efficient and robust methods with the help of direct optimization approaches.

Cyber-physische Hightech-Systeme (CPS) spielen in unserer Gesellschaft eine immer wichtigere Rolle. Gerade durch neue Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist es heute möglich, sie auch in sehr komplexen Bereichen wie dem hochautomatisierten Fahren einzusetzen. Insbesondere in komplexen Einsatzszenarien erfordert die Sicherstellung einer optimalen Funktion meist sehr umfangreiche Konfigurations- und Optimierungsvorgänge in der Simulation und auf Prüfständen, die in der Regel von Experten mit langjähriger bzw. tiefgreifender Erfahrung im Umgang mit diesen Systemen vorgenommen werden. In hochautomatisierten Fahrzeugen müssen beispielsweise nicht nur Steuergeräte und Sensorik, sondern auch die Testverfahren in virtuellen Umgebungen auf das jeweilige Fahrzeug abgestimmt werden. Methoden aus dem Bereich der KI und der digitalen Zwillinge bieten hier Möglichkeiten, verläßlicher und einfacher zu entsprechenden Systemanpassungen zu gelangen. Im Projekt ASIMOV-D wird untersucht, wie eine KI einen digitalen Zwilling eines physischen Systems gefahrlos im virtuellen Raum konfigurieren/kalibrieren/optimieren kann und wie sich die Ergebnisse dieses Prozesses auf das physische System übertragen lassen. Das Projekt fokussiert auf den Anwendungsfall „Unbemanntes Nutzfahrzeug“, wo Vehicle-in-the-Loop Testsysteme neue Möglichkeiten zur effizienten Integration, Validierung und Zulassung bieten.

Progress in commercial vehicle technology leads to higher numbers of built-in sensors, high-speed in-vehicle networks, bigger data storages and therefore a higher availability of various vehicle data. Since simultaneously the computational power of embedded systems has increased, new and refined applications utilizing the available vehicle data are developed. By applying different Machine Learning approaches to Predictive Maintenance applications, it is possible to simulate the estimated wear of components of commercial vehicles. In this contribution, a practical approach for the utilization of Machine Learning for wear estimation in commercial vehicle applications is presented. To demonstrate the applicability of this approach, the results of a case study related to Predictive Maintenance for an air dryer cartridge is presented. The results are evaluated on basis of real world data of different vehicles, showing the potential in accuracy and robustness for wear estimation of the Machine Learning based simulation approach. Precise wear estimation of different components of commercial vehicles is crucial to optimize the utilization rate and to guarantee uptime in different application as e.g. logistics. The Machine Learning based simulation approach is transferable to wear estimation of other components.

A key to achieving advanced safety in autonomous vehicles is to perceive and understand the surrounding the environment using many sensors equipped in the vehicle. However, because the sensors rely on the visibility of the vehicle, there are limitations to understanding the environment. Therefore, dynamic information sharing among vehicles is important to achieve sophisticated safety, in addition to the self-perception of the vehicle. Cellular vehicle-to-everything (C-V2X) using multi-access edge computing has attracted attention as a method to share information among vehicles and provide centralized safety validation of traffic. Particularly, in safety uses, such as collision detection at an intersection, it is essential to predict the uncertain position of vehicles with a probabilistic process, such as a Markov chain. However, the calculation time of the existing method is too large to meet real-time requirements. In this paper, we developed a probabilistic collision detection method for an edge computing environment with a cellular system. For this purpose, we modified the existing probabilistic collision detection method. We reduced the calculation time to predict the probability distribution of a vehicle state by utilizing the prediction error between the current state and predicted state.

Autonomous driving enables future mobility-of-demand services, especially for the last mile between service or shopping centers and residential areas. However, the deployment of self-driving systems in pedestrians zones is associated with enormous risks: Often the driving conditions are cramped, and numerous people move close to the vehicle. Therefore, risk management is essential to avoid harming the surroundings and control hazards emanating from the robot. Additionally, there are increased requirements for the robustness and adaptability of the control approach due to high dynamics and versatility resulting from the environment. Therefore, this contribution uses human skeleton posture models to simultaneously estimate nearby pedestrians’ current and future actions to increase availability and safety simultaneously. Tests use an autonomous shuttle bus in a campus environment and prove the feasibility of the concept.

Climate researchers predict that heavy rain and flooding are becoming more frequent due to global warming. Flooding alters environments by raising the water level, creating new waterways, destroying buildings and roads. Due to these drastic changes, existing environmental maps become outdated and can only be used to a limited extent as references for planning and navigation tasks in disaster areas. This work proposes deploying semi-autonomous robotic systems to map the environmental conditions below and above water. Rescue forces then use the collected information for operation planning and navigation. The proposed concept is exemplified by a prototypical raft, a commercial water drone, and a crewed pontoon boat. Although the vehicle classes and propulsion systems differ, all three systems use the same control architecture. The architecture is a specialization of the behavior-based REACTiON framework for commercial land vehicles with a focus on off-road scenarios.

Dynamische Veränderungen und Erweiterungen um neue Teilsysteme und Systemkomponenten sind bereits heute ein wichtiges Merkmal im Lebenszyklus Smarter Produkt-Service Systeme. Eine zentrale Grundlage hierfür ist ein durchgängig modellbasierter Lebenszyklus dieser Systeme und ihrer digitalen Zwillinge. Digitale Zwillinge können als Grundlage für die Modellierung des Zusammenspiels von bereits im operativen Betrieb befindlichen und neuen, zu integrierenden Systemkomponenten in Systemverbünden dienen. Der Beitrag stellt einen Ansatz vor, um smarte Produkte in zukünftige Ökosysteme integrieren zu können. Hierbei wird ein Hybrides Systemintegrations-Konzept verfolgt, welches anwendungsorientiert relevante Produktdaten und -Modelle unter dem gezielten Einsatz von Mixed Reality basierten Szenarien (sogenannten hybriden Integrationsräumen) erlaubt. Dabei werden auch für nachgelagerte Feedbackprozesse zur Iteration die jeweilig betroffenen Produktdaten bzw. -Modell(elemente) bereitgestellt. Die Anwendung des vorgestellten Ansatzes wird am Beispiel eines autonomen Baustellenszenarios, in dem eine smarte Fahrzeugwaage in einen bestehenden Systemverbund integriert wird, aufgezeigt.

Ein modellbasierter und kostenoptimierender Systementwurf wird in dieser Veröffentlichung am Beispiel einer Antriebsentwicklung für Nutzfahrzeuge unterschiedlicher Tonnageklassen angewendet. Dieser Entwurf basiert auf einer modularen, mehrstufigen Simulationsmethodik, die speziell auf Anwendungen von koaxialen Achsantrieben ausgerichtet ist und die Idee des Model Based Systems Engineerings aufgreift. Der Systementwurf ist am Beginn einer Produktentwicklung angesiedelt und bietet fundierte Grundlage für die detaillierte System- und Komponentenentwicklung. Adressiert werden die grundlegenden Berechnungen der erforderlichen Antriebsleistung und auch Untersuchungen zur Systemauslegungen, wie dem Kühlsystem oder dem Bordnetz. Neben technischen Fragestellungen werden auch kostenoptimierende Aspekte der Produktentwicklung berücksichtigt.

Gegenstand des Beitrags ist die Konzeption und Entwicklung einer sensorischen Systemlösung zur dezentralen Nährstoffanalyse von Wirtschaftsdünger während der Ausbringung. Hierzu werden auf dem Ausbringfahrzeug für Wirtschaftsdünger mehrere NIR-Sensormodule in den Ausbringkreislauf integriert. Die Sensormodule nutzen MEMS-FPI Spektraldetektoren zur Erfassung des Nahinfrarot-Spektrums. Zur algorithmischen Aus- und Bewertung der von den Sensormodulen gemessenen Spektren kommt in der Zentralelektronik eine leistungsfähige, kommerzielle, GPU-basierte Hardware-Plattform zum Einsatz. Dies ermöglicht die sensornahe Spektren-Kalibration sowie die Realisierung rechenintensiver Algorithmen, wie z. B. des maschinellen Lernens, zur Bestimmung der Nährstoffe des Wirtschaftsdüngers durch die Zentralelektronik. Eine mobile Anbindung der Zentralelektronik an einen zentralen Cloud-Server ermöglicht die Übertragung der erfassten Nährstoff- und Umgebungsdaten. Dabei übernimmt die realisierte Cloudlösung die Speicherung, Verwaltung und Weiterverarbeitung der Daten aller mobilen Arbeitsmaschinen. Cloudbasierte Dienste stellen die anwenderspezifische Dokumentation der übermittelten maschinennahen Daten und der zugehörigen Betriebsdaten für die landwirtschaftlichen Betriebe und Lohnunternehmen zur Verfügung.

The exhaust gas regeneration (EGR) also called exhaust gas re-circulation system in an engine of construction machine (CM) often gets clogged due to various ways of driving the machines. Currently, there does not exist any model that can predict clogging for maintenance planning. Hence, clogging is only recognized when it has occurred, and often causes the CM to drop out. Engines still operated despite clogging causes frequent cold engine running, and excessive exhaustion of nitrogen, which leads to loss of the engine’s performance and reduces their lives. We propose an approach that builds on virtual key sensors. Virtual key sensors are usually used to replace real sensors. However, we propose to compare the virtual and the real sensor outcomes. If differences between the estimated and the real value emerge, we assume changes of the systems because of, e.g., clogging or leakage in pipes. EGR pressure is identified as an important sensor to estimate clogging. A virtual sensor of EGR pressure is built from other real sensors based on a polynomial regression model [1]. The error between the real and the virtual EGR pressure sensors varies between 5-10% depending on the driver’s behaviors. The model discriminates the ideal ways of working and abnormalities. Moreover, we suggest to adapt the weights of the regression model to other engine types of the same engine family based on online stochastic gradient descent algorithm. Since the deployed regression and adaptation algorithms are computationally inexpensive, the approach could be applied using existing CM micro controllers.

This paper describes the phenomenon of parasitic bearing currents and shows their effects and interactions. For this purpose, the causes of parasitic bearing currents are first explained in a short form. This is followed by a classification of the different types of currents that can occur, and the interaction of the tribological conditions in the contact with the electrical interpretation of the contact is clarified. Furthermore, typical occurring damages on the running surfaces and the lubricant are visualized and described. The aim of this is to show the reader the complex interactions between the mechanical system and the resulting electrical system as well as damage phenomena and their causes, to explain them and to make them interpretable.

In diesem Beitrag präsentieren wir das sog. IdenT-System, welches im Rahmen des gleichnamigen Forschungsprojekts für LKW-Trailer entwickelt wird. Wir betrachten eine spezifische Teilkomponente, nämlich die Online-Identifikation von Straßenprofilen und -rauigkeiten basierend auf Trailer-Messungen, einfachen Modellen und maßgeschneiderten mathematischen Verfahren. Die Rauigkeit des befahrenen Straßensegments wird mithilfe des sog. IRIs (International Roughness Index) aus dem Profil abgeleitet und dient u.a. der Detektion besonders beanspruchender und kritischer Straßensegmente. Für solche wird im IdenT-System u.a. ein Signal ausgelöst, das den auf der Cloud-Plattform befindlichen Offline-Zwilling startet, der für solche Straßenabschnitte höher aufgelöste Informationen generiert. Die basierend auf den identifizierten Straßeneigenschaften gewonnenen Informationen dienen der Überwachung des Trailerzustands und können zukünftig einen Beitrag dazu leisten, Sattelzüge sicherer zu betreiben.

This paper presents a sensor platform to measure the forces acting on a semi-trailer fifth wheel (kingpin). All parts of the measurement chain are taken from a commercially available wheel force transducer. Adapters to the semitrailer and a replacement kingpin are designed and build as prototypes. Basic load assumptions are made to dimension the parts. The sensor platform is calibrated on a wheel force transducer test rig to ensure accuracy and stability against the attacking forces. During a measurement campaign with a semi-trailer typical maneuvers like acceleration, braking, lane change, rough road, etc. are measured. Time series data of the maneuvers and spectra of public road driving are shown. The outlook gives a view on how the measurement data are used to validate multi body simulation models of the semi-trailer. Using those models, different properties of the trailer are predicted like center of gravity position, rolling gear and tire characteristics. Furthermore, condition monitoring of trailer components is part of the modelling to prepare the trailer for autonomous driving applications.

Weltweit ist der Straßenverkehr für rund 18 Prozent der CO2-Emissionen verantwortlich. Deshalb müssen die Beschaffungswege für Rohstoffe und Komponenten sowie die Distribution von fertigen Produkten zu den Kunden klimafreundlich gestaltet werden, was eine anspruchsvolle Aufgabe für Logistik und Transport darstellt. Ebenso müssen nachhaltige und effiziente Technologien für den Antrieb von Lkw und Nutzfahrzeugen entwickelt und verstärkt genutzt werden. Speziell die mittelgroßen Lkw nutzen beim Volumentransport im leichten Verteilerverkehr – also beispielsweise in der Anlieferung aus Warenzentrallagern oder im Paketservice – ihre Nutzlastkapazität nur unterdurchschnittlich aus und weisen deshalb besonders hohe Emissionen je Tonnenkilometer auf. Die dort typischen Fahrstrecken beinhalten große Anteile von Stadt- und Außerortsverkehr mit häufigen Leerlauf- und Beschleunigungsphasen. In einem von der Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der Angewandten Forschung durchgeführten und Ende 2021 abgeschlossenen Projekt haben die Institute ICT, IMM, ISE und LBF speziell für mittlere Lkw im leichten Verteilerverkehr ein ganzheitliches Konzept für nachhaltige Kraftstoff- und Antriebstrangtechnologien entwickelt, das hier zusammengefasst wird. Der Fahrzeugantrieb ist als generator-elektrisches Konzept für 12-Tonnen Nutzfahrzeuge ausgelegt, bei dem die elektrische Energie in einer für die Mobilität besonders geeigneten Form sowie emissionsarm und wirtschaftlich im Fahrzeug erzeugt und gespeichert wird. Mit biogenen oder synthetischen Kraftstoffen können diese Emissionen weiter verringert werden, weshalb im Rahmen des Projektes auch die Kraftstoffvorkette bei der dezentralen Produktion von Biogas untersucht und in den Kontext der Kraftstoffverfügbarkeit auch in Schwellenländern gestellt wurde.

One of the major targets today and in the near future is the reduction of greenhouse gas emissions (mainly CO₂). CO₂ reduction targets are defined for all onroad applications from the passenger car to the heavy-duty trucks. Yet there are no targets for off-road applications defined. This does not means that market players should not start to cope with this challenge right now.

Liebherr develops fuel injection system solutions to be used in on- and off-road hydrogen combustions engines. This paper will show the simulation and test results based on real world Liebherr application profiles.

Heavy-duty off-road applications have partly different requirements compared to onroad applications. Robustness against dust, dirt & vibrations and other harsh environmental conditions is mandatory. Additionally higher peak power demand and more dynamic load cycles increase the requirements on the transient performance of the engine.

Fulfilling the requirements for the off-road applications will also be beneficial for onroad applications since one of the biggest challenges for hydrogen combustion engines in all applications is to achieve a power rating and drivability that is close to today's Diesel engines. Fulfilling the requirements on engine dynamics will most likely require a complete integrated H₂ fuel injection system in order to achieve the requirements on dynamic fuel metering. This is why Liebherr put its focus on the design of a complete system rather than developing single components, with the advantage to offer an all-around solution. This paper will provide an overview on the Liebherr activities sparked to create a high performance H₂ direct injection system.

First the role of the combustion engine on the way to zero CO₂ emissions and different concepts for hydrogen combustion engines will be discussed. Based on a real-world highly dynamic load cycle the requirements on the system are deducted. In the next step the major role of a system design that fits to the engine load profile will be explained. The target of the Liebherr H₂ system is to ensure that the GIS (gas injection system) can fulfil transient requirements and pressure gradients. This system focused approach finally led to a layout combining different components to control pressure and flow such that same drivability as current Diesel machine as well as robust system design is achieved. Finally, the injector concept as key component and first test results will be presented.

Um den anthropogenen Einfluss auf das Klima zu verringern, ist es notwendig, fossile CO₂-Emissionen zu minimieren. Zur Erfüllung dieses Ziels müssen die Energiequellen des Mobilitätssektors diversifiziert werden. Insbesondere Nutzfahrzeugantriebe lassen sich in vielen Anwendungsbereichen nur schwer auf rein elektrische Antriebe umstellen. Aufgrund ihrer vergleichsweise hohen Energiedichte könnten Biokraftstoffe insbesondere für mobile Arbeitsmaschinen ein attraktiver Weg zu klimafreundlichen Energieträgern sein. In der Land- und Forstwirtschaft sowie in der Binnenschifffahrt können Pflanzenöle in bestehenden Antriebssystemen genutzt werden; zusätzlich bietet deren Umweltverträglichkeit (biologische Abbaubarkeit) weitere Vorteile für dieses Anwendungsgebiet. Darüber hinaus kann Pflanzenöl vor Ort produziert werden und somit die lokale Energieautarkie fördern.

In dieser Studie werden die erforderlichen Anpassungen für die Realisierung eines Multi-Fuel-Antriebskonzepts untersucht, das auf den Einsatz von Rapsöl und Diesel in flexiblen Mischungsverhältnissen abzielt. Für die Umsetzung eines solchen Konzepts ist es notwendig, die Dieselpartikelfilter-Regeneration an den Einsatz von Pflanzenöl anzupassen. Dazu wurde eine Regenerationsstrategie entwickelt, die eine Motorölverdünnung durch Rapsöl verhindert und dabei auf zusätzliche Komponenten oder mechanische Veränderungen des Motors verzichtet. Diese Betriebsstrategie wurde auf ihre Wirksamkeit für die Filterregeneration hin untersucht. Dabei wurde die Motorölverdünnung in diskreten Intervallen bestimmt. Mit der neu entwickelten Methode sind mit Pflanzenöl identische Ölwechselintervalle wie im konventionellen Dieselbetrieb erreichbar.

Neben der Regenerationsstrategie wird das Emissionsminderungspotenzial durch Rapsöl und Rapsöl-Diesel-Mischungen in zwei relevanten Motorbetriebspunkten aufgezeigt. Zudem werden die erforderlichen Änderungen der Motorapplikation für verschiedene Drehzahl- und Lastpunkte dargestellt. Die geringere Neigung von Rapsöl zur Rußbildung erlaubt höhere AGR-Raten bei mittlerer und hoher Motorlast, wodurch die Ruß- und Stickoxidemissionen im Vergleich zu Dieselkraftstoff deutlich gesenkt werden können.