Fahrzeugtechnik ist ein Fachgebiet des Maschinenbaus, das eine eigene Ingenieurdisziplin darstellt.
Während der Fahrzeugbau sich mit der Produktion von (Kraft-) Fahrzeugen befasst und die Verkehrstechnik in der Hauptsache die Lenkung von Verkehrsströmen behandelt, geht es in der Fahrzeugtechnik um umfassende Betrachtung der Konzeption, Konstruktion, Simulation und des Betriebs des Gesamtsystems Fahrzeug und dessen Einzelkomponenten.
Wieder eine polemische Überschrift, aber so muss man das wohl machen. Die Süddeutsche titelt “Die Mär vom sauberen Diesel” und weiter:
Eine aktuelle Studie entlarvt neue, angeblich schadstoffarme Dieselmotoren als Dreckschleudern. Sie stoßen mehr Stickoxide aus als erlaubt.
Wie, was? Sie stoßen mehr Stickoxide aus als erlaubt? Was ist denn erlaubt? Das findet man in den Abgasnormen ganz klar definiert. Ein Dieselfahrzeug mit EU6 Norm darf 80mg NOx (Stickoxide) pro Kilometer ausstoßen. Dieser Ausstoß wird mit einem standardisierten Testverfahren für alle Hersteller gleich ermittelt, damit es an verschiedenen Orten mit verschiedenen Prüfständen und von verschiedenen Menschen nachvollziehbar wiederholt werden kann.
Wo liegt also das Problem?
Google präsentierte dieser Tage mal wieder einen interessanten Einblick in die Entwicklungsarbeit der vollautonomen Fahrzeuge. Im Vergleich mit dem autonomen Navigieren in der Stadt ist das Fahren in der Wüste ein vergleichsweise einfaches Unterfangen.
Das Video zeigt eindrucksvoll, welche Sonderfälle vom Auto erkannt und korrekt behandelt werden müssen.
Anders als ein iPod oder das WLAN Radio, darf ein Auto niemals abstürzen. Eine algorithmische Fehlentscheidung führt oft zu Sach- oder Personenschaden, was der Maschine nicht verziehen wird. Menschen fahren auch nicht perfekt, aber daran hat man sich gewöhnt.
Der erste große Rechtsstreit über die Haftungsfrage lässt mit Sicherheit nicht mehr lang auf sich warten…
Titelbild: Steve Jurvetson
Grundsätzlich natürlich ja, denn ein Elektroauto benötigt Strom und Solarmodule produzieren welchen. Eigentlich sind alle Voraussetzungen gegeben, dass die Werbeversprechen auch möglich sind: Die Ladestation mit Photovoltaik auf dem Dach lädt das Elektroauto. 100% unabhängig, 100% Öko, 100% kostenfrei.
unter CC BY-ND 2.0 Lizenz von Flickr.com User TheChargingPoint.com
Doch so einfach ist es dann in der Realität doch wieder nicht.
Apple bietet mit CarPlay eine iOS Integration in Fahrzeugen an, welche es ermöglicht über den Sprachassistenten Siri Befehle im Auto auszuführen. Weiterhin wird die Kartennutzung sowie verschiedene Dienste wie Musikstreaming, Nachrichten und individuelle Herstellerfunktionen über das Interface verfügbar sein.
“Sobald das iPhone über die CarPlay-Integration mit dem Fahrzeug verbunden ist, unterstützt Siri beim Zugriff auf Kontakte, bei Telefonanrufen, beim Rückruf von verpassten Anrufen oder dem Abhören von Sprachnachrichten. Wenn eingehende Nachrichten ankommen, bietet Siri die Möglichkeit, die Anfragen über Sprachbefehle zu beantworten, in dem es die Nachrichten dem Fahrer vorliest, sich die Antworten diktieren lässt oder einen einfachen Rückruf ermöglicht – und das alles, ohne dass der Fahrer den Blick auf die Straße verliert.” – Carsten Knobloch auf stadt-bremerhaven.de
Mit dabei sind:
Und vielleicht geht es ja bald so weit, dass das Auto wirklich intelligent wird, wie Martin Randelhoff auf zukunft-mobilitaet.net schreibt: Was passiert eigentlich, wenn das Auto den ÖPNV als bessere Alternative vorschlägt?
Nun hat BMW auch Modelle mit Frontantrieb im Angebot und versinkt damit im gleichen Einheitsbrei, in dem alle Fahrzeughersteller verschwinden, wenn nur noch die betriebswirtschaftlichen und abgasrelevante Zahlen maßgeblich sind, nicht mehr die Fahrdynamischen. Glückwunsch.
A prospos Fahrdynamik, da möchte ich noch mal an meinen Beitrag vom April 2010 verweisen:
Frontantrieb, Heckantrieb, AllradantriebBis 2020 sollen mehr als ein Drittel der verkauften BMW Frontantrieb haben.
Titelbild vom BMW-Blog
Ich brauche bei mir keine Maschinenbauer mehr
Worst Case Szenario und Horror für jeden Autofahrer: Ein Mensch kommt hinter einem parkenden Auto vorgelaufen. Die Reaktionszeit des Menschen ist einfach zu lang um darauf zu reagieren. Kann es die aktuelle Technik besser? Der ADAC hat getestet:
Ist für das Wunschfahrzeug ein solches System erhältlich, sollte man es durchaus mit dazu ordern. Denn: Vermeidet man damit einen Unfall, hat es sich mehrfach bezahlt gemacht – Andreas Rigling, ADAC
…von der menschlichen Tragödie mal ganz abgesehen.
Da sind sie nun, die ersten telematikbasierten KFZ Versicherungstarife. Die Sparkassen Direktversicherung bietet als erste und somit mutigste Versicherung einen Tarif an, bei dem man bis zu 5% Einsparung erreichen kann, wenn man nur ordentlich fährt. Die große Frage ist: Was heißt “ordentlich”?
Thomas Schwenke hat ein paar Animationen zu fahrzeugtechnischen Baugruppen erstellt, welche sehr gelungen sind und auch technisch etwas in’s Detail gehen.
Die Kampagne “bester beifahrer” des Deutschen Verkehrssicherheitsrats (DVR) hat eine kostenfreie App zum Thema Fahrerassistenzsysteme entwickelt.
Unter http://www.bester-beifahrer.de ist die App kostenlos zum Download verfügbar.
Außerdem gibt es ein Lexikon, welches die wichtigsten Systeme kurz erläutert.
Kaum zu glauben aber wahr: Die Artikel über FFT mit Matlab sowie fast alle Excel Beiträge sind immer in den Top10 dieses Blogs. Die zahlreichen EMails und Kommentare dazu, welche hauptsächlich verzweifelte fragende Studierende absetzen, zeigen mir, dass es zu diesen Themen großes Interesse gibt.
Erfasst man einen realen Vorgang mit einem Sensor, so hat man intuitiv das Gefühl, dass dieser Sensor den realen Wert ‘schon korrekt messen wird’. Das Problem ist, dass kein Sensor perfekt ist. Am Beispiel der Umfeldsensorik für PKW ist ein sehr populärer Sensor der Radar, welcher z.B. für die adaptive Geschwindigkeitsregelung ACC, Ein-/Ausparkassistenten oder auch Totwinkelassistenten eingesetzt wird.
Schaut man sich die Rohmesswerte eines solchen Sensors an, wird klar, was mit ‘nicht perfekt’ gemeint ist:
![Rohmessdaten eines Nahbereichsradarsensors für mehrere Radfahrer (blau) und KFZ (grün). Quelle: [Höringklee 2013 - Entwicklung eines Assistenzsystems zur Überwachung nicht einsehbarer Bereiche im Fahrzeugumfeld]](https://www.cbcity.de/wp-content/uploads/2013/08/Messdaten_Radarsensor_Draufsicht_Fahrrad_Kfz.png)
Rohmessdaten eines Nahbereichsradarsensors für mehrere Radfahrer (blau) und Fahrzeuge (grün), welche sich an den Sensor (schwarzes Kreuz links) annähern. Quelle: [Höringklee 2013 – Entwicklung eines Assistenzsystems zur Überwachung nicht einsehbarer Bereiche im Fahrzeugumfeld]
Ist dort etwas?
Kommt dort etwas?
Wie schnell ist es?
Was ist es?
Nachdem wir im Teil 1 den Kern des Kalman Filters geklärt haben, widmen wir uns nun dem komplizierteren Teil. Die im Teil 1 genannte Vorgehensweise mit dem multiplizieren bzw. addieren der Mittelwerte und Varianzen funktioniert so nur im eindimensionalen Fall. \(\)
Das heißt, wenn der Zustand, den man messen möchte, mit nur einer Variablen vollständig beschrieben werden kann. Das Beispiel, welches eingangs genannt wurde, die Position eines Fahrzeugs im Tunnel zu bestimmen, kann aber nicht mehr mit einer Variablen vollständig beschrieben werden. Zwar interessiert nur die Position, aber diese ist genau genommen ja schon 2-Dimensional in der Ebene (\(x\) & \(y\)). Außerdem kann nur die Geschwindigkeit (\(\dot x\) & \(\dot y\)) gemessen werden, nicht die Position direkt. Dies führt zu einem 4D-Kalman-Filter, mit folgenden Zustandsvariablen:
$$x=\begin{bmatrix}
x \\
y \\
\dot x \\
\dot y
\end{bmatrix}=\begin{matrix}\text{Position X} \\ \text{Position Y} \\ \text{Geschwindigkeit in X} \\ \text{Geschwindigkeit in Y}
\end{matrix}$$
Herr Kalman hatte sich nun überlegt, wie man es schafft, trotz verrauschter Messung einzelner Sensoren, eine optimale Schätzung aller Zustände zu berechnen.
