Wie kann der technische Zustand autonomer Lkw ohne Fahrer vor der Fahrt überprüft werden? Ein Projekt entwickelt für dynamik- und sicherheitsrelevante Trailerzustände eine digitale Lösung.
Mehrkörpersimulationsmodell des gesamten Fahrzeugs (Zugmaschine und Trailer) in MSC.Adams
Grafik: Fraunhofer LBF
Im Forschungsprojekt "IdenT – Identifikation dynamik- und sicherheitsrelevanter Trailerzustände für automatisiert fahrende Lastkraftwagen" unter Federführung der BPW Bergische Achsen KG haben Forscherteams eine Zustandsüberwachung von Trailern automatisierter Lkw entwickelt. Dabei erfasst ein Edge-Device auf dem Trailer mithilfe eines Sensornetzwerks verschiedene Messgrößen wie Beschleunigungen, Drücke und Kamerabilder. Die Daten werden in Echtzeit in einem Fahrdynamikmodell eines Online-Zwillings verarbeitet. So können besondere Fahrsituationen erkannt und automatisch an einen Cloud-basierten Offline-Zwilling zur detaillierteren Auswertung übergeben werden. Forscher des Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF haben dafür Mehrkörpersimulation (MKS)-Modelle für einen digitalen Offline-Zwilling entwickelt und implementiert.
Das detaillierte MKS-Modell des Lkw-Trailers wird für die Simulation jedes Abschnittes automatisiert an den aktuellen identifizierten Zustand des realen Fahrzeugs mit entsprechenden Funktionen angepasst. Die wesentliche Größen für die Validierung des digitalen Zwillings sind die Kopplungskräfte am King Pin, über den der Trailer an die Zugmaschine angehängt wird. Eine Messplattform aus Kraftmesszellen erfasst die angreifenden Kräfte und Momente am King Pin im Fahrbetrieb. So können beispielsweise Belastungsdaten ermittelt oder genaue Daten zur Abstimmung der Bremssysteme des Trailers erfasst werden. Auch der Zustand des Fahrwerk-Elastomerlager soll erfasst werden: Physik-basierte Identifikationsalgorithmen kombinieren ein vereinfachtes mechanisches Modell der Achse mit Algorithmen zur Parameter-Identifikation. Zudem wurden KI-basierte Identifikationsalgorithmen implementiert, die einen direkten Zusammenhang zwischen verfügbaren Messdaten und dem Elastomerlager-Zustand bilden. Beide Ansätze lieferten demnach im Projekt die gewünschten Informationen.