In der Kraftfahrzeug-Lichttechnik wird seit einigen Jahren an adaptiven Kurvenlichtsystemen gearbeitet, die die Lichtverteilung vor dem Fahrzeug an den Straßenverlauf anpassen können. Beschrieben wird die Entwicklung und die vergleichende Bewertung eines neuartigen Kurvenlichtsystems auf Basis einer Videosensorik, das in der Lage ist, den Straßenverlauf vorausschauend zu erkennen. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die Entwicklung einer optimierten Ansteuerung der schwenkbaren Kurvenlichtscheinwerfer gelegt. Erstmals wird hier eine an die Sensoreigenschaften angepasste Kurvenlichtsteuerung vorgestellt, die auf Blickverhaltensmodellen beruht und in Versuchen mit Testpersonen validiert wurde. Zur Bewertung dieses Kurvenlichtsystems werden umfangreiche vergleichende Untersuchungen mit einem konventionellen Abblendlicht und einem parallel zum videobasierten Kurvenlicht entwickelten, nicht vorausschauenden Kurvenlichtsystem auf Basis von Lenkwinkelsensorik vorgestellt. Dabei kann ein deutlicher Sicherheitsgewinn sowie eine höhere Akzeptanz beider Kurvenlichtsysteme gegenüber dem konventionellen Abblendlicht gezeigt werden. Das vorausschauende videobasierte Kurvenlichtsystem erweist sich im Vergleich der beiden Kurvenlichtsysteme in allen Punkten als besser als das lenkwinkelbasierte System. In experimentellen Untersuchungen und Simulationen wurde die Blendung der beiden Kurvenlichtsysteme mit der Blendung durch das konventionelle Abblendlicht verglichen und der Nachweis geführt, dass die Gewinne an Sicherheit und Komfort mit der vorgestellten, optimierten Kurvenlichtsteuerung ohne eine Erhöhung der Blendung gegenüber dem konventionellen Abblendlicht möglich sind.


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    Titel :

    Entwicklung und vergleichende Bewertung einer videobasierten Kurvenlichtsteuerung für adaptive Kraftfahrzeugscheinwerfer


    Beteiligte:
    Ewerhart, F. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2002


    Format / Umfang :

    188 Seiten, Bilder, Tabellen, 90 Quellen



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch