Echtzeit Fahrbahnzustandserkennung mit Fuzzy-Neuronalen Netzen

In diesem Beitrag wird ein neuartiges Echtzeitsystem zur Bestirrung des aktuellen Reibwertes und des maximalen Reibpotentials zwischen Reifen und Fahrbahn vorgestellt. Das System besteht aus einem Hall-Sensor, der die Verformung eines Reifenprofilelementes beim Abrollen erfaßt, einem digitalen Signalprozessor zur Signalvorverarbeitung und Merkmalsextraktion sowie einem digitalen Fuzzy-Prozessor zur Bestimmung des aktuellen Reibwertes und der Zuordnung zu bestimmten Bereichen, z.B. Eis, Sand, nasser bzw. trockener Asphalt. Im Gegensatz zu klassischen Fuzzy-Lösungen, bei denen die Regeln und Zugehörigkeitsfunktionen durch Befragen eines Experten gewonnen werden, werden in dieser Anwendung die Regeln und Zugehörigkeitsfunktionen von einem neuronalen Netz generiert, das zuvor mit entsprechenden Meßdaten trainiert wurde.