Automatische Manöver- und Sturzerkennung für Motorrad-Testfahrten auf Prüfgeländen
Abschluss des Förderprojekts SiMT unter Beteiligung des Instituts für Regelungstechnik und des Instituts für Kraftfahrzeuge der RWTH
Bevor neu entwickelte Fahrzeuge und Fahrzeugkomponenten für den öffentlichen Straßenverkehr freigegeben werden, werden diese häufig auf speziellen Testgeländen erprobt. Dabei sind insbesondere Motorrad-Testfahrerinnen und -fahrer einem erheblichen Unfallrisiko ausgesetzt. Ziel des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Projekts SiMT war die erstmalige Entwicklung eines umfassenden Prüfgelände-Sicherheitssystems auch für Motorräder. Für Pkw und Lkw gibt es solche Systeme bereits und zeigen, wie die Sicherheit dort signifikant erhöht werden konnte.
Seitens der RWTH waren das Institut für Regelungstechnik, kurz IRT, von Professor Dirk Abel und das Institut für Kraftfahrzeuge, kurz ika, von Professor Lutz Eckstein in das Projekt eingebunden: Das IRT entwickelte Methoden zur Lokalisierung und Fahrzustandsschätzung und das ika ein motorradspezifisches Human Machine Interface. Das Projekt wurde von der Firma mm-lab GmbH koordiniert, welche Methoden zur Detektion von Fahrmanövern und sicherheitsrelevanten Situation entwickelt und die Einzelkomponenten in das motorradspezifische Prüfgelände-Sicherheitssystem integriert.
Inspiriert von den bereits existierenden Prüfgelände-Sicherheitssystemen für Pkw und Lkw wurde im Rahmen des Projekts Hardware und Software für die motorradspezifischen Anforderungen von Grund auf neu entwickelt. Prüfgelände-Sicherheitssysteme bieten Prüfgelände-Betreibern die Möglichkeit, sicherheitsrelevante Vorgaben (unter anderem Höchstgeschwindigkeiten, Fahrtrichtungsvorgaben und Zufahrtskontrollen) zentral zu überwachen und Gefahrensituationen frühzeitig zu erkennen, wodurch Warnungsmeldungen in der Leitstelle und auf den in den Fahrzeugen installierten On-Board-Units ausgelöst werden.
Dabei werden motorradspezifische Fahrmanöver, Kollisionen und andere Unfallgefahren zur intelligenten Einleitung von Warn- beziehungsweise Korrekturmaßnahmen detektiert. Das Human Machine Interface erlaubt zudem die Kommunikation mit den Testfahrerinnen und Testfahrern. Im Rahmen eines Abschlusstests am Aldenhoven Testing Center konnten die Funktionalitäten des entwickelten Systems erfolgreich validiert und es konnte gezeigt werden, dass mit der Technologie ausgestattete Prüfgelände Motorrad-Testfahrerinnen und -Testfahrern eine wesentlich sicherere Arbeitsumgebung bieten können.