Automobil-Sensorik 3

Virtuelle Testmethoden im Bereich der Absicherung automatisierter Fahrfunktionen benötigen Modelle für die Umfeldsensorik. Gängige Modellierungsansätze konnten bisher nicht validiert werden, da keine ausreichenden Kriterien bekannt sind. In diesem Kapitel wird daher eine statistische Validierungsmethodik für die Positionsverteilung von Radardetektionen vorgestellt. Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten der Methodik werden mit Hilfe realer und simulierter Radardaten diskutiert.

Getrieben durch die fortschreitende Elektrifizierung von Fahrzeugen kommt der hoch performanten Messung von Strömen eine immer größere Bedeutung zu. Speziell der Bereich der Hochstrom-Sensorik ist für viele sich rasch entwickelnde Applikationsfelder von großem Interesse. Derartige Sensoren kommen sowohl in Applikationen zur Stromverteilung, zur Ladungsüberwachung von Batterien und natürlich in elektrischen Hochleistungsantrieben zum Einsatz. In der Vergangenheit wurden im automotiven Umfeld für die Strommessung vorwiegend Leistungswiderstände eingesetzt; Magnetische, kernbasierte Sensoren fanden aufgrund technischer Nachteile und vor allem wegen ihrer Kosten nur in wenigen Sonderapplikationen Anwendung. Durch die Einführung von optimierten, kernlosen magnetischen Sensoren ist es möglich kostensensitive Applikationen mit sehr hohen Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und auch die funktionale Sicherheit zu adressieren.

Im Vergleich zu einem Fahrzeug mit herkömmlichen Verbrennungsmotor, erfordert ein Fahrzeug mit elektrischem Antriebsstrang eine deutlich höhere Anzahl an Stromsensoren. Diese werden zum Beispiel zur Phasenstrommessung zwischen Inverter und Motor oder in DC/DC-Konvertern zur DC-Strommessung eingesetzt. Gleichzeitig steigen zudem die Anforderungen, die an die Stromsensoren gestellt werden. Beispiel hierfür sind Genauigkeit und Störfestigkeit bei gleichzeitig hoher Flexibilität. Dieser Artikel beschreibt den Einsatz von Stromsensoren, basierend auf dem magnetoresistiven, kurz MR-Effekt, in Hybrid- und Elektrofahrzeugen. Der MR-Effekt, die verschiedenen xMR-Technologien (AMR, GMR, TMR) sowie deren Vor- und Nachteile werden beschrieben. Aufbau und Funktionsweise, beginnend beim einzelnen MR-Widerstand, dem Sensorchip, bis hin zum kompletten Stromsensor werden veranschaulicht. Anschließend liegt der Fokus auf konkreten Anwendungen im Automobilbereich sowie den speziellen Anforderungen, die an die Strommesstechnik gestellt werden. Aktuelle sowie zukünftige Stromschienen- Konzepte, speziell zur Anwendung in engen Bauräumen, werden vorgestellt und entsprechend erklärt.

Das ultraschnelle Laden mit Gleichspannung oder englisch High Power Charging (HPC) stellt eine bisher unerreichte Spitzenbelastung für das elektrische System eines Fahrzeugs dar. Vor allem Steckverbinder erfahren durch diese Beanspruchung eine hohe Kontakterwärmung und damit einhergehend einen erhöhten Verschleiß. Die thermischen Engpässe liegen in der Regel in den Kontaktelementen und Kontaktwiderständen, also an unzugänglichen Positionen. Dadurch können reale Temperatursensoren die Schwachstellen gar nicht oder nur unter hohem Aufwand direkt überwachen. Die systemische Wärmesimulation erlaubt „virtuelle“ Temperatursensoren, deren Messgenauigkeit, Zuverlässigkeit, Robustheit und Sicherheit mit „echten“ Sensoren kaum erreicht werden können.

Es werden aktuelle Entwicklungsarbeiten zur optischen Batteriesensorik dargestellt. Mittels spektraler Untersuchungen wurde eine Referenzierungsmöglichkeit bei der Bestimmung des Ladezustands gefunden, um einige unerwünschte Quereinflüsse zu reduzieren. Weiterhin wurde die Elektrodenkinetik der Lithium-Ionen-Interkalation mit bildauswertenden Methoden eingehend untersucht.

Separate Lichtleitfasern wurden sowohl in die Graphit-Anode als auch in die Lithium-Eisenphosphat-Kathode innerhalb einer Batteriezelle eingebracht und deren Verhalten damit parallel beobachtet. Diese komplementären Informationen unterstützen das Batteriemanagement und erhöhen die Betriebssicherheit.

Für den Einsatz in der Abgas- und Umgebungsüberwachung von Brennstoffzellen in Elektrofahrzeugen werden Entwicklungsergebnisse zu einem neuartigen applikationsspezifischen feuchtekompensierten H₂-Sensorsystem vorgestellt. Dieses Sensorsystem basiert auf dem sog. Semicon^®-Verfahren, das durch die Kombination eines selektiven Metalloxid-Halbleitergassensors und eines Wärmeleitfähigkeitsdetektors sowie einer zu integrierenden Signalvorverarbeitung diversitäre Redundanz ermöglicht. Damit sind kostengünstige applikationsspezifische und validierbare H₂-Sensorsysteme mit breitem Messbereich sowie hoher Sensitivität, Selektivität, Stabilität und Sicherheit realisierbar, die insbesondere für sicherheitsrelevante Applikationen geeignet sind.

In Folge der Verschärfung der gesetzlichen Abgasnormen wurden für direkt-einspritzende Benzinmotoren Partikelfilter notwendig. Zur Beladungsüberwachung können aufgrund stark unterschiedlicher Rahmenbedingungen die aus Dieselmotoren bekannten Systeme, wie dem Differenzdrucksensor, nur eingeschränkt übernommen werden. Ein hochfrequenzbasiertes Verfahren koppelt mittels Antennen elektromagnetische Wellen in das Filtergehäuse ein, deren Ausbreitungsverhalten durch die dielektrischen Eigenschaften des eingelagerten Rußes beeinflusst wird. Hierdurch kann bei Auswertung von Transmissionsdämpfung oder Resonanzfrequenzen die Rußbeladung direkt detektiert werden.

In heutigen Fahrzeugen nehmen Funktionsumfänge stetig zu und damit Bedienmöglichkeiten der Insassen. Im Zuge dessen stellen sich neue Herausforderungen, Bedienelemente zu reduzieren, Sicherheit und Komfort hingegen zu steigern. Lösungsansätze sind Sensoren zur 3D-Überwachung eines definierten Raumes und smarte Algorithmen zur Auswertung der Interaktion der Insassen mit dem Fahrzeug, um die Bedienmöglichkeit zu gewährleisten.

In diesem Beitrag wird ein miniaturisiertes 3D Time-of-Flight (ToF) Kamerasystem mit einem horizontalen Gesichtsfeld von 110° vorgestellt, welches mehrere Anwendungen zur Fahrer- und Beifahrerdetektion, sowie Objekterkennung im Fahrzeuginneren adressiert. Erste Ergebnisse zu den Anwendungen Gestenerkennung, Hand-am-Lenkrad-Erkennung und Sitzbelegungserkennung zeigen eine Detektionsgenauigkeit größer 95%. Teil des vorgeschlagenen Konzepts zur Miniaturisierung der ToF-Kamera ist ein neuartiges hybrides Linsensystem, welches über den gesamten Winkelbereich von mehr als 110° eine MTF-Performance zwischen 0,5 und 0,8 erreicht, was eine gute Abbildungsqualität für den gesamten betrachteten Objektbereich gewährleistet.

Der bequeme Fahrzeugzugang mit kontaktlosen Gestensensoren liegt im Trend, ebenso wie die Elektromobilität. Da es bei den Elektrofahrzeugen zu erhöhten Anforderungen bezüglich Störrobustheit bei niederfrequenten Störungen und Stromaufnahme kommt, wurde ein neuartiges Messverfahren in der aktuellen Generation kapazitiver Sensoren entwickelt, das diese Anforderungen erfüllt. Auf Basis einer entwickelten Low-Power LiDAR (Light Detection and Ranging)-Technik, einem optischen dreidimensionalen Messverfahren, wurde ein gestengesteuertes Heckklappenöffnungssystem mit optischer Rückmeldung realisiert, das mittels Echtzeit-Bildverarbeitung die Bewegungsmuster eines Nutzers verfolgt und die Heckklappe über definierte Gesten automatisch öffnet. Im Beitrag werden zunächst die technischen Grundlagen eines stromsparenden kapazitiven Messsystems aufgezeigt und anschließend der Low-Power-LiDAR-Sensor detailliert dargestellt.

Die Innenraumtemperatur in Fahrzeugen wird vorwiegend über einen zentralen diskreten Innenraumtemperatursensor erfasst und in der Regelung der Klimaautomatik verarbeitet. Die Positionierung des Sensors hat einen wesentlichen Einfluss auf die Mess- und Regelgüte. Dies führt meistens zu einer kompromissbehafteten, design-unverträglichen Integration im Fahrzeuginterieur. Mit der Verwendung von bereits existenten temperaturabhängigen Widerständen, weiteren Bordnetzsignalen und deren Fusion in ein thermodynamisches Modell ergibt sich die Möglichkeit, auf einen diskreten Innentemperatursensor zu verzichten. In diesem Beitrag wird ein softwarebasierter Ansatz eines thermodynamischen Modells auf Basis von Energiebilanzen im Fahrzeuginnenraum vorgestellt. Die Ergebnisse werden an Hand von Simulationen und Messungen diskutiert.

Die zunehmende Elektrifizierung des Antriebsstranges führt vermehrt zu erhöhten Anforderungen an die Fremdfeldrobustheit von Sensoren. Die CIPOS^®-Technologie, welche immun gegenüber statischen magnetischen Störfeldern ist, stellt dafür eine Lösung dar. Dabei ist eine Integration in übergeordnete Systeme möglich. Zu diesen gehören beispielsweise elektrohydraulische Bremssysteme oder die Kommutierung von elektrischen Motoren. In diesem Beitrag werden die genannte CIPOS^®-Technologie, die Unterschiede zu anderen induktiven Positionssensor-Technologien und konkrete Umsetzungen vorgestellt.

Es wurde eine neue Produktfamilie von 3D-Hallsensoren entwickelt, welche magnetische Flussdichten in allen drei Raumdimensionen erfassen können. Dies ermöglicht neue, berührungslose magnetische Positions-, Rotations-, Winkel- und Lagemesssysteme. Die 3D-Hallsensoren zeichnen sich insbesondere durch eine intelligente Energieverwaltung und verschiedene Betriebsmodi aus, die den Einsatz in Streufeld-robuste Anwendungen ermöglicht. In diesem Artikel werden die ersten, bereits veröffentlichten Sensoren, das Messprinzip sowie mehrere Anwendungsbeispiele vorgestellt.

Neue Anforderungen an magnetische Sensoren werden aktuell mit innovativen Sensortechnologien und Signalverarbeitungskonzepten beantwortet. Der Beitrag diskutiert Entwicklungen des Tunnel-Magnetoresistiven Effekts (TMR) einschließlich des komplexen Verhaltens von Dots mit Wirbelstruktur (Vortex). Die große Anzahl dieser TMR-Vortex-Dots auf dem Sensor-Chip erlaubt Lösungsansätze, die über Brückenschaltungen hinausgehen. Als Beispiele werden matrixförmige Array-Anordnungen gezeigt, denen eine ortsaufgelöste Signalverarbeitung nachgeschaltet ist. Die Ausgangsdaten des Sensor-Arrays werden mit einem Abbildungsmodell oder mit modellfreien Regressionsmethoden ausgewertet. In einer Trainingsphase werden die Parameter des Abbildungsmodells ermittelt oder Referenzmesswerte der Regressionsmethode gespeichert und für die Verwendung in der Arbeitsphase vorverarbeitet. In einer Arbeitsphase läuft die Signalverarbeitung in optimierter Hardware. Sie ist befähigt, Ablagen zu kompensieren und Störfelder zu unterdrücken. Das Sensorverhalten wird hierzu mit einem Kennfeld nachgebildet, dessen Daten automatisiert erhoben werden.