Sichere Fahrt bei Wetterextremen für Nutzfahrzeuge
ID: 2081789
Im ZIM-Projekt "WindMate" wird ein präventives Sicherheits-Assistenzsystem entwickelt, das sichere Fahrbedingungen für Nutzfahrzeuge in bisher schwer vorhersehbaren Windsituationen gewährleistet.
Entwicklung eines wegweisenden präventiven Warnsystems vor starken Windböen im Straßenverkehr (© © stock.adobe.com)(firmenpresse) - Die Ventus Technologies GmbH und das Lehr- und Forschungsgebiet Fahrzeugsicherheit der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften haben sich im Innovationsprojekt "WindMate" zusammengeschlossen, um ein wegweisendes präventives Warnsystem vor starken Windböen im Straßenverkehr zu entwickeln. Durch den neuen digitalen Assistenten soll die Verkehrssicherheit für LKW und andere Nutzfahrzeuge maßgeblich erhöht werden. Das Vorhaben wird mit rund 443.000 Euro aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert.
"WindMate" strebt den Aufbau eines präventiven Warn- und Fahrassistenten an, der Fahrer:innen bereits vor dem Eintritt in Gefahrenzonen informiert. Warnungen auf dem Fahrzeugdisplay ermöglichen zeitnahe Geschwindigkeitsanpassungen oder sogar Spurpositionsänderungen, insbesondere im Kontext des zunehmenden autonomen Fahrens. Auf diese Weise trägt "WindMate" dazu bei, einen sicheren Straßenverkehr für alle Verkehrsteilnehmende an stürmischen Tagen zu gewährleisten.
Vorhersage gefährlicher Seitenwinde durch innovative Algorithmen
Die Ventus Technologies GmbH entwickelt im Rahmen des ZIM-Projekts innovative Algorithmen, die es erlauben, die eng mit Böen verbundenen Windmaxima unter Berücksichtigung des Geländes präzise zu berechnen. Dies erfolgt erstmalig durch die Integration hochauflösender Geländemodelle mit aktuellen Wetterdaten. Das Lehr- und Forschungsgebiet Fahrzeugsicherheit der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften unterstützt das Projekt, indem es umfassende Analysen und Bewertungen verschiedener Fahrzeugkategorien, basierend auf detaillierten Fahrsimulationen, durchführt. Diese Daten bilden eine Bibliothek möglicher Fahrzeug-Wetter-Kombinationen, um maßgeschneiderte Warnmeldungen für verschiedene Fahrzeuge zu generieren.
Aufbau eines präventiven Warn- und Fahrassistenten
"WindMate" ist ein präventives Sicherheits-Assistenzsystem, das darauf abzielt, sichere Fahrbedingungen für Nutzfahrzeuge in bisher schwer vorhersehbaren Wind- und Böen-Situationen zu gewährleisten. Im Vergleich zu anderen Fahrzeugklassen besitzen Nutzfahrzeuge deutlich mehr Masse und Energie, weshalb wetterbedingte Unfälle besonders schwerwiegend sind. Plötzliche Seitenwinde, insbesondere außerorts, stellen dabei das größte Risiko dar, da viele Nutzfahrzeuge oftmals unzureichend gesicherte Ladung transportieren. "WindMate" konzentriert sich auf lokale Wettereffekte wie erhöhte Auftretenswahrscheinlichkeiten von Böen, die eine unmittelbare Bedrohung für die Sicherheit von LKW und Gespannen darstellen. Aktuelle Warnmaßnahmen an Brücken, wie Windfahnen und elektronische Warnanzeigen, erfordern direkte Beobachtung und könnten im Zweifelsfall zu spät erfolgen. Offizielle Wetterwarnungen beschränken sich häufig auf größere Wetterlagen und Regionen. Genau diese Modell- und Warnlücke schließt das Projekt.
Die Idee zum Projekt "WindMate" ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks FAKOSI - Komfort- und Sicherheitstechnologien für elektrische Leichtfahrzeuge (LEVs) entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Im Zuge der Mitgliedschaft werden die Partner:innen aktiv bei der Realisierung von F&E-Projekten sowie der Sicherstellung der Finanzierung unterstützt. Betreut wird FAKOSI von der IWS GmbH, die auch das Antragsmanagement der Kooperations- und Einzelprojekte übernimmt und die Mitglieder intensiv bei der Entwicklung neuer Technologien begleitet.
_Weitere Informationen finden Sie unter __www.fakosi.net_
Projektbeteiligte "WindMate":
Ventus Technologies GmbH | Nehren
Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften, Fakultät Fahrzeugtechnik, Lehr- und Forschungsgebiet Fahrzeugsicherheit (LFF) | Wolfsburg
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Datum: 05.02.2024 - 12:40 Uhr
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