Trailer-Zustand bei auto­mati­sierten LKW überwachen

[Fraunhofer LBF] – Autonom fahrende LKW werden in der Zukunft auf den Straßen unterwegs sein. Dabei stellt sich die Frage, wie der Trailer vor Fahrtantritt auf seinen technisch einwandfreien Zustand überprüft werden kann, wenn es keinen Fahrer mehr gibt. Dies betrifft insbesondere die Komponenten, die für die Verkehrssicherheit und fahr­dyna­mische Stabilität verantwortlich sind. Auch die Fahreigenschaften des Gespanns, die der Fahrer während der Fahrt erfühlt und seine Fahrweise darauf einstellt, müssen automati­siert erfasst und durch den Autopiloten berücksichtigt werden. Im Forschungs­projekt „IdenT“ unter Federführung der BPW Bergische Achsen KG haben Forscherteams eine Lösung für diese Fragestellungen erarbeitet.

Der Kern der Lösung ist ein EDGE Device auf dem Trailer, der mithilfe eines Sensor­netz­werks verschiedene Messgrößen wie Beschleunigungen, Drücke, oder Kamerabilder erfasst. Auf dem Rechner läuft ein digitaler Online-Zwilling, der die Daten in Echtzeit in einem Fahrdynamikmodell des Trailers verarbeitet. Besondere Fahrsituationen, die einer umfassenderen Analyse bedürfen, werden erkannt und automatisch an einen Cloud-basierten Offline-Zwilling zur detaillierteren Auswertung übergeben.

Mehrkörper­simulations­modell des gesamten Fahrzeugs (Zug­maschine und Trailer) in MSC.
Adams | Fraunhofer LBF

Entwicklung von MKS-Modellen für digitalen Offline-Zwilling
Forschende aus dem Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und System­zu­ver­lässigkeit LBF haben im Forschungs­projekt „IdenT – Identi­fika­tion dynamik- und sicher­heits­relevanter Trailer-Zustände für automati­siert fahrende Last­kraftwagen“ Mehrkörpersimulation (MKS)-Modelle für einen digitalen Offline-Zwilling entwickelt und implementiert. Er dient zur numerischen Simulation betriebs­festig­keits­rele­vanter Fahrsequenzen, die von dem Online-Zwilling während der Fahrt auf Basis spezifischer Messsignale identifiziert werden.

Gemessene und vom Online-Zwilling identifizierte Zeitreihen und Parameter werden auf ein Cloud-System gesendet, auf dem der gesamte Prozess des Offline-Zwillings getriggert wird. Dieser besteht aus verschiedenen Funktionen, die von den Projektpartnern entwickelt und zusammen in eine Prozesskette integriert wurden. Zentrales Element ist ein detailliertes MKS-Modell des LKW-Trailers, das für die Simulation jedes Abschnittes automatisiert an den aktuellen identifizierten Zustand des realen Fahrzeugs mit entsprechenden Funktionen angepasst wird. Im Anschluss jeder Simulation berechnen zusätzliche Funktionen die Prognose des Betriebsfestigkeitszustandes ausgewählter Komponenten.

Wesentliche Größen für die Validierung des digitalen Zwillings sind die Kopplungskräfte am King Pin, über den der Trailer an die Zugmaschine angehängt wird. Die Modelle wurden mit diesen Messdaten abgeglichen, so dass diese Schnittkräfte zukünftig durch Modelle zuverlässig bestimmt werden.

Schnittkraftmessung am King Pin
Im Rahmen von „IdenT“ wurde eine Messplattform aufgebaut, die die angreifenden Kräfte und Momente am King Pin im Fahrbetrieb erfasst. Die Messplattform besteht aus Kraft­mess­zellen und ist dafür vorgesehen im Entwicklungs­prozess oder zu Vali­dierungs­zwecken eingesetzt zu werden. Beispielsweise werden mit dem Messaufbau Belastungs­daten ermittelt oder genaue Daten zur Abstimmung der Bremssysteme des Trailers erfasst.

KI-basierte Identifikationsalgorithmen monitoren Elastomerlager
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus dem Fraunhofer LBF befassten sich auch mit der Identifikation des Zustands der Fahrwerk-Elastomerlager und verfolgten zwei parallele Ansätze.

• Auf einer Seite wurden Physik-basierte Identifikations­algorithmen entwickelt, die ein vereinfachtes mechanisches Modell der Achse mit Algorithmen zur Parameter-Identifikation kombinieren. Das ermöglicht die Schätzung der mechanischen Eigen­schaften der Elastomer­lager, die im Zusammenhang mit dem Zustand der Elasto­mer­lager stehen.
• Auf der anderen Seite wurden KI-basierte Identifikations­algorithmen implementiert, die einen direkten Zusammenhang zwischen verfügbaren Messdaten und dem Elastomerlager-Zustand bilden.

Beide Ansätze lieferten im Projekt die gewünschten Informationen.

Autarke Sensoren aus dem Fraunhofer LBF
Ein Teil des Sensornetzwerkes ist ein Modul, das als Achskapsel eines Trailer-Rades installiert wird. Ein kleiner Generator, der durch die Raddrehung gespeist wird, liefert genug Energie für die Versorgung von Sensoren, einem leistungsstarken Controller und verschiedenen Funkschnittstellen wie Bluetooth oder LoRaWAN. Der Achskapselsensor kann als Teil des Sensornetzes Daten für die digitalen Zwillinge sammeln oder als Stand-Alone Einheit Sensordaten erfassen, auswerten und per Funk verschicken.