Zustandsüberwachung von Trailern automatisierter LKW
Autonom fahrende LKW werden in der Zukunft zunehmend auf den Straßen unterwegs sein. Dabei stellt sich die Frage, wie der technische Zustand des Trailers überprüft werden kann, wenn es keinen Fahrer mehr gibt. Im Forschungsprojekt „IdenT“ haben Forscherteams erste Lösungsansätze erarbeitet.
Im Forschungsprojekt »IdenT - Identifikation dynamik- und sicherheitsrelevanter Trailerzustände für automatisiert fahrende Lastkraftwagen« unter Federführung der BPW Bergische Achsen KG haben Forscherteams mögliche Lösungen für diese Fragestellungen erarbeitet. Neben dem Fahrzeugzustand sollen auch die Fahreigenschaften des Gespanns, die der Fahrer üblicherweise während der Fahrt erfühlt und seine Fahrweise darauf einstellt, automatisiert erfasst und durch den Autopiloten berücksichtigt werden.
Der Kern der Lösung ist ein vernetzter Rechner auf dem Trailer, der mithilfe eines Sensornetzwerks verschiedene Messgrößen wie Beschleunigungen, Drücke, oder Kamerabilder erfasst. Auf dem Rechner werden die Daten in Echtzeit in einem Fahrdynamikmodell des Trailers verarbeitet. Besondere Fahrsituationen, die einer umfassenderen Analyse bedürfen, werden erkannt und automatisch zur detaillierteren Auswertung an einen Cloud-Rechner übergeben.
Kraftmessung am King Pin
Wesentliche Messgröße sind die Kopplungskräfte am King Pin, über den der Trailer an die Zugmaschine angehängt wird. Die Modelle wurden mit diesen Messdaten abgeglichen, sodass diese Schnittkräfte zukünftig durch Modelle zuverlässig bestimmt werden. Im Rahmen des Projektes wurde eine Messplattform aufgebaut, die die angreifenden Kräfte und Momente am Kupplungszapfen im Fahrbetrieb erfasst. Die Messplattform besteht aus Kraftmesszellen und ermittelt die wirkenden Kräfte zur Abstimmung und Anlayse.
KI-basierte Überwachung von Gummi-Metalllagern
Die Wissenschaftler aus dem Fraunhofer LBF befassten sich auch mit der Zustandsüberwachung der Fahrwerks-Gummilagern und verfolgten zwei parallele Ansätze. Auf der einen Seite wurde eine vereinfachte Simulation der mechanischen Achse entwickelt, die über die Betriebsparameter eine Schätzung über die verbleibende Restlebensdauer der Elastomerlager ermöglicht. Auf der anderen Seite wurden KI-basierte Algorithmen implementiert, die aus den Fahrzeugmessdaten Rückschlüsse auf den Elastomerlager-Zustand bilden können – etwa, wenn eine Achse auffällige Schwingungen oder Vibrationen erzeugt, die auf einen Schaden an den Gummi-Metalllagern schließen lassen.
Um die Spannungsversorgung der Trailerüberwachung sicherzustellen, setzen die Forscher auf eine von der Zugmaschine autarke Lösung. Ein kleiner Generator, der in der Achsnabe sitzt, generiert aus der Raddrehung genug Energie für die Versorgung von Controller, Sensoren und Funkschnittstelle. Somit kann die Auswertung auch beim Wechsel des Zugfahrzeugs weiter erfolgen – ein wichtiger Aspekt für die spätere Anwendung in der Serie, da viele Trailer von unterschiedlichen Zugmaschinen verschiedener Fabrikate bewegt werden.
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