Straßenrauigkeit ist weit mehr als eine Komfortfrage – sie beeinflusst Sicherheit, Fahrzeugverschleiß, Kraftstoffverbrauch und die Lebensdauer von Fahrbahnoberflächen. Traditionell erfordert ihre präzise Erfassung teure Laserscan-Fahrzeuge, was großflächiges Monitoring einschränkt. Die neue Studie „Road Roughness Estimation via Fusion of Standard Onboard Automotive Sensors“ präsentiert jedoch eine kosteneffiziente Alternative, indem sie Technologien nutzt, die bereits in modernen Fahrzeugen verbaut sind.
Die Veröffentlichung wurde von Martin Agebjär und Johan Wahlström (NIRA Dynamics) gemeinsam mit Gustav Zetterqvist, Fredrik Gustafsson und Gustaf Hendeby (Linköping University) verfasst. Die Arbeit baut auf der Masterarbeit von Martin Agebjär bei NIRA Dynamics auf und entstand in enger Zusammenarbeit mit dem akademischen Team. Fredrik Gustafsson, Mitgründer von NIRA Dynamics, sowie seine Kollegen trugen Expertise in Sensorfusion, Fahrzeugdynamik und modernen Schätzverfahren bei.
Kalman-Filter-Methode erhöht die Genauigkeit bei der Schätzung des International Roughness Index (IRI)
Die Forschung stellt eine Kalman-Filter-basierte Methode zur Schätzung des International Roughness Index (IRI) vor – dem internationalen Standardmaß für Straßenunebenheiten. Dabei werden Daten der bordeigenen Inertialsensorik (IMU) und der Geschwindigkeitsmessung genutzt. Durch die Fusion dieser Signale rekonstruiert das Verfahren das längsgerichtete Höhenprofil der Straße und berechnet daraus den IRI – ganz ohne teure Spezialfahrzeuge.
Ein bemerkenswerter Aspekt der Studie ist die Untersuchung sowohl vertikaler als auch lateraler Fahrzeugvibrationen. Während vertikale Vibrationen ein etabliertes Eingangssignal zur Rauigkeitsschätzung sind, könnten laterale Vibrationen – bereits weit verbreitet in Fahrstabilitätssystemen – eine breitere und einfacher skalierbare Anwendung der Methode ermöglichen.
230 km Testfahrten bestätigen die Genauigkeit der sensorbasierten Fahrbahnanalyse
Getestet wurde auf 230 Kilometern Straßen in und um Linköping, Schweden – darunter Autobahnen, Stadtstraßen und ländliche Strecken. Unter Nutzung vertikaler Vibrationen erreichte die Methode eine beeindruckende Genauigkeit von 1–10 % im Vergleich zu hochpräzisen Laserscans. Messungen ausschließlich auf Basis lateraler Vibrationen waren weniger genau, insbesondere bei raueren Oberflächen, zeigten jedoch Potenzial für spezielle Einsatzbereiche.
Durch den Einsatz von Sensoren, die bereits in Millionen von Fahrzeugen vorhanden sind, kann diese Methode den Weg ebnen für Echtzeit-Monitoring des Straßenzustands im großen Maßstab – und damit Straßenbehörden dabei unterstützen, Wartungsplanung zu verbessern, die Lebensdauer von Fahrbahnen zu verlängern und die Verkehrssicherheit zu erhöhen.
Hier können Sie die Studie herunterladen:
Road Roughness Estimation via Fusion of Standard Onboard Automotive Sensors
