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Zustandsüberwachung von Trailern automatisierter Lkw: BPW und Fraunhofer LBF zum Projekt IdenT

Autonome Lkw dürfen noch nicht auf öffentliche Straßen, doch plant man bereits den Einsatz fahrerloser Sattelzüge. Im Projekt IdenT forschen Hersteller und Forschungsinstitute seit einigen Jahren an Möglichkeiten zur Prüfung von Aufliegern fahrerloser Lkw auf ihre Tauglichkeit.

Bei dem Projekt IdenT wurden verschiedene Lösungen zur Zustandsüberwachung autonomer Sattelzüge getestet. | Bild: BPW.
Bei dem Projekt IdenT wurden verschiedene Lösungen zur Zustandsüberwachung autonomer Sattelzüge getestet. | Bild: BPW.
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Claudia Leistritz

Autonome Lkw werden wohl künftig zunehmend das Straßenbild prägen, meint das Fraunhofer Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverläsigkeit LBF (Laboratorium für Betriebsfestigkeit). Ausschlaggebend für einen Einsatz ist die Sicherstellung der Verkehrssicherheit. Aber wie lassen sich zum Beispiel auch die Trailer fahrerloser Zugmaschinen vor Fahrtantritt auf Tauglichkeit und fahrdynamische Stabilität überprüfen? Diesen und weiteren Fragen zum Thema Zustandsidentifikation waren die Darmstädter Forscher zusammen mit sechs weiteren Partnern seit Februar 2020 im Rahmen des vom Bund geförderten Projekts „IdenT“ auf der Spur. Nach Ablauf des Projekts berichtet das Institut nun in einer Pressemeldung über die Ergebnisse.

Forschungsprojekt für automatisiertes/autonomes Gespann

Bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge im Bereich Schwerlaster konzentrierte man sich zunächst überwiegend auf Zugmaschinen, erst später gerieten auch die Auflieger in den Blick. Zu den ersten, die sich über die Folgen des Einsatzes autonomer Lkw auf ihre Produkte Gedanken machten gehört der Hersteller von Aufliegern, Achsen und Nfz-Fahrwerkkomponenten BPW. Der Trailerspezialist aus dem nordrhein-westfälischen Wiehl bemühte sich frühzeitig, zusammen mit dem Fraunhofer LBF und dem Institut für Mechatronische Systeme an der Uni Hannover sowie weiteren Playern aus Wissenschaft und Wirtschaft, um eine Förderung vom Bund zur Entwicklung verkehrssicherer Systeme. Nach einem aufwendigen zweijährigen Bewerbungsverfahren, so berichtet BPW, erhielt man schließlich die Antragsbewilligung für den vorgeschlagenen Forschungsansatz.

Potenzial automatisierter Lkw nutzen

Unter der Fragestellung „Wie können intelligente Trailer dazu beitragen, dass Lkw autonom und zugleich sicher und wirtschaftlich unterwegs sind?“ arbeitete das Team seit Anfang 2020 in einem auf drei Jahre angelegten und vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (seit Ende 2021 genannt Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, BMWK) mit einem Gesamtvolumen von 4,7 Millionen Euro geförderten Projekt an Lösungen, wie sich das „Potenzial automatisiert fahrender Lastkraftwagen“ nutzen ließe. Zum Unterschied der beiden Bezeichnungen „autonom“ und „automatisiert“ sei in diesem Zusammenhang eine verkürzte Definition von Dr. Rasmus Adler vom Fraunhofer Institut für Experimentelles Software Engineering (Fraunhofer IESE) erwähnt: im Gegensatz zu „automatisierten“ intelligenten Systemen würden „autonome“ als im Verhalten eher nicht vollumfassend versteh- und abschätzbar bezeichnet.

Zu den Faktoren, die bei der Verkehrssicherheit im Lkw-Fahreralltag eine wichtige Rolle spielen, gehören neben einer funktionierenden Technik auch selbstverständliche Abläufe, die jedoch bei autonomen oder automatisierten Lkw bis ins Detail extra bedacht werden müssen. Zum Beispiel reagiert der Fahrer intuitiv auf fahrzeugspezifische Einflüsse während des Betriebs und passt seine Fahrweise entsprechend an. Bei selbstfahrenden Lkw jedoch soll hochentwickelte Software diese Aufgabe übernehmen, das Gefährt automatisiert kontrollieren und den Zustand an den Autopiloten weiterleiten, der dann die Anpassungen vornimmt.

Wichtige Gesichtspunkte sind beispielsweise Informationen zur auf die Zugmaschine einwirkenden Fahrdynamik des Trailers. Hier gilt es festzustellen, wie schwer das Gefährt ist, wo der Schwerpunkt der Ladung liegt und wie die Achslasten verteilt sind. Dr. Jan-Philipp Kobler von BPW erklärte zu Beginn des Projekts:

"Muss die Zugmaschine eine autonome Gefahrenbremsung durchführen, sind diese Informationen von großer Bedeutung, denn der Trailer ist viel schwerer als die Zugmaschine und bestimmt damit letztlich, wohin der Zug im Notfall fährt."

Auch könne die Datenanalyse wichtige Hinweise auf eventuell verrutschende Ladung liefern, damit Transportschäden vermeiden helfen und die Sicherheit autonomer Gütertransporte insgesamt erhöhen. Aber auch die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) spielt eine wichtige Rolle im System, denn künftig muss das autonome Fahrzeug auch das leisten können, was zuvor der Fahrer übernahm:

"Heute kontrolliert der Fahrer den Zustand des Trailers, künftig muss dies der Trailer selbst tun - eine wichtige Grundvoraussetzung, ohne die das autonome Fahren von Sattelzügen nicht möglich sein wird. Schäden an Reifen, Bremsen, Fahrwerk, Beleuchtung, Aufbau und Ladung müssen zuverlässig und rechtzeitig erkannt werden ...",

hieß es bei der Projektbeschreibung. Der Trailer soll dann also auch den Zustand von Verschleißteilen beurteilen und bei Bedarf über die Telematikanbindung an den Fahrzeugbetreiber melden können. Auch die Rückraumüberwachung war Bestandteil der Aufgabenstellung, zum verkehrssicheren Ablauf autonomer Spurwechsel beispielsweise, oder die Ermittlung der Fahrbahnbeschaffenheit zur korrekten Belastung der Fahrwerkskomponenten.

Dr. Kobler konkretisierte das Forschungsziel:

"Wichtig ist uns eine kundenzentrierte Entwicklung, die die Anforderungen der Fahrzeughersteller und der Fahrzeugbetreiber immer im Blick hat und sukzessive zur Serienreife führt."

Simulation am digitalen Zwilling

Bei dem Projekt IdenT standen zwei erwünschte Fähigkeiten des künftigen Trailers im Fokus: einerseits solle er in einem bestimmten Maß Aufgaben des menschlichen Fahrers übernehmen, andererseits aber auch solche, die der fahrerlose Truck aus technischen Gründen nicht leisten könne.

Ein wesentliches Element der Lösung stellt nun ein EDGE Device, also Datensteuerungssystem, auf dem Trailer dar. Dieses erfasst mit einem Netzwerk von Sensoren verschiedene Messgrößen wie Beschleunigungen, Drücke oder Kamerabilder. Zugleich wird am Rechner anhand eines digitalen Zwillings der Komponente ein Fahrdynamikmodell mit den erfassten Daten in Echtzeit erstellt. Sollte das System besonders herausfordernde Fahrsituationen erkennen, leitet dieses den Sachverhalt automatisch an einen Cloud-basierten Offline-Zwilling für weitere Analysen und eine detailliertere Auswertung weiter.

Vorausberechungen

In diesem Schritt werden dann die vom Online-Zwilling während der Fahrt erfassten, spezifischen Messignale nun am digitalen Offline-Zwilling in Hinsicht auf „betriebsfestigkeitsrelevante Fahrsequenzen“ durchgespielt. Die Daten lassen den Prozess am Offline-Zwilling im Cloud-System ablaufen, ergänzt um die von den Projektpartnern entwickelten weiteren Funktionen. Daraus entsteht ein detailliertes MKS-(Mehrkörpersimulation) Modell des Lkw-Trailers, an dem jeder Abschnitt automatisiert je nach dem aktuellen identifizierten Zustand des realen Fahrzeugs simuliert wird. Nach jeder Simulation, so heißt es, sagen Berechnungen der zusätzlichen Funktionen den Betriebsfestigkeitszustand ausgewählter Komponenten voraus.

Physikalische und KI-basierte Algorithmen

Weiter hatten die Projektbeteiligten auch Einzelkomponenten am Fahrwerk im Blick. So widmete man sich auch der Zustandserfassung der Fahrwerk-Elastomerlager, die zur Lenkung und Abdämpfung von Kräften dienen.

Hierzu standen zwei Ansätze im Mittelpunkt. Einerseits wurden physikalische Identifikationsalgorithmen entwickelt, die ein „vereinfachtes mechanisches Modell der Achse mit Algorithmen zur Parameter-Identifikation“ kombinieren. Damit ließen sich die mit dem Zustand der Elastomerlager zusammenhängenden mechanischen Eigenschaften schätzen. Die zweite Lösung bestand in der Integration KI-basierter Identifikationsalgorithmen, die laut Beschreibung „einen direkten Zusammenhang zwischen verfügbaren Messdaten und dem Elastomerlager-Zustand“ herstellen. Man habe beide Ansätze erfolgreich im Projekt umgesetzt, heißt es.

Pläne für die Erstellung des digitalen Zwillings

Für die Modellierung des digitalen Zwillings dienen als wesentliche Größe die Kopplungskräfte am KingPin, über den der Trailer an die Zugmaschine angehängt wird. Um hier eine hohe Modellqualität zu erzielen sei eine serienmäßige Ausstattung mit Sensoren zwar wünschenswert, diese scheide wegen des zu hohen technischen Aufwandes jedoch aus, berichten die Experten. Daher habe man als alternative Lösung eine äußerst präzise Messplattform errichtet, die alle am KingPin wirkenden Kräfte und Momente erfassen kann. In der Folge wurden die Modelle mit den gewonnenen Messdaten abgeglichen, so dass auf Grundlage dieser einmalig aufgezeichneten Daten zukünftig die Schnittkräfte durch Modelle zuverlässig bestimmt werden könnten.

Datenerfassungs-Sensor an der Radachse

Zum Sensornetzwerk gehört auch ein als Achskapsel eines Trailer-Rades installiertes Sensormodul. Daran sitzt ein kleiner Generator, der durch die Raddrehung einerseits selbst betrieben wird, dann aber auch Sensoren, einen leistungsstarken Controller und verschiedene Funkschnittstellen wie Bluetooth oder LoRaWAN (Long Range Wide Area Network für Anwendungen im IoT, das laut allgemeiner Definition mit geringer Energie Geräte über weite Strecken drahtlos mit dem Internet vernetzt) mit Energie versorgen kann. Dieser Achskapselsensor kann einerseits als Teil des IDENT-Sensornetzes Daten für die digitalen Zwillinge sammeln, aber auch als Stand-Alone Einheit verwendet werden und als solche Sensordaten erfassen, auswerten und per Funk weiterleiten.

Die in Zusammenarbeit mit dem Forschungsinstitut LBF gewonnenen Erkenntnisse aus dem Projekt stimmen Dr. Kobler zuversichtlich: man werde damit sicherlich in der Lage sein, den Trailer in Zukunft für das autonome Fahren bereit zu machen. Das kann allerdings noch eine Weile dauern. So schränkte der promovierte Ingenieur schon zu Beginn des Projekts auf die Frage des konkreten Einsatzes autonomer Lkw ein, solche würden zwar sicher demnächst in geschlossenen Straßenumgebungen abseits des öffentlichen Verkehrs wie auf Betriebshöfen verwendet, für eine Ausweitung auf weitere Aufgabenfelder brauche es aber noch Zeit:

"Bis Lkw und Auflieger komplett ohne Fahrer unterwegs sind, kann es durchaus noch 20 Jahre dauern. In der Übergangsphase wird sich nach meiner Einschätzung die Rolle des Fahrers mehr und mehr verändern - hin zu jemandem, der vorne sitzt, sich anderweitigen Aufgaben widmen kann und nur in Ausnahmefällen die Kontrolle übernimmt, ähnlich wie heute die Piloten in Flugzeugen agieren."

Im Vordergrund stünden Gesichtspunkte wie Sicherheit und Mehrwert für den Fahrzeugbetreiber. Und einen wichtigen Beitrag auf diesem Weg, die "Transformation des Transports mit innovativen Lösungen aktiv voranzutreiben" leiste das Projekt IdenT, hieß es weiter.

Neben dem Konsortialführer BPW waren die drei wissenschaftlichen Einrichtungen Fraunhofer LBF, Fraunhofer ITWM und das Institut für Mechatronische Systeme der Leibniz Universität Hannover sowie als Partner aus der Wissenschaft das Darmstädter Sensorik-Unternehmen Industrial Science, das Erbacher IT-Unternehmen Ts3, der Spezialist für Netzwerksicherheit Okit aus Nordrhein-Westfalen und der Experte für visuelle Systeme und Augmented Reality Viscoda aus Hannover an dem Projekt IdenT beteiligt. 

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