Motivation
Elektrifizierte Fahrzeuge (Battery Electric Vehicles – BEVs) stellen einen wesentlichen Baustein im technologischen Wandel hin zu ressourcen-schonendem Verkehr dar. Ohne Verbrennungsmotoren können Antriebs-Emissionen drastisch gesenkt werden, jedoch verbleibt mit von Reibungsbremsen erzeugten Partikeln eine Quelle von potentiell gesundheitsschädlichen Stäuben sowie eine Lärmquelle in Form von „Bremsenquietschen“. Auch wenn BEVs per Rückgewinnung von Energie (Rekuperation) abgebremst werden, wird auch in Zukunft eine Reibungsbremse für das Bremsen bis in den Stillstand benötigt.
Ziele und Vorgehen
Das Ziel des Verbundvorhaben PI-CUBE ist es, mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) eine neuartige Bremsregelung für BEVs zu entwickeln, mit der Partikel- und Geräuschemissionen unterdrückt bzw. signifikant reduziert werden können. KI-Vorhersagemodelle für die zu erwartenden Lasten während der nächsten Bremsung bestimmen das Risiko von stark erhöhten Emissionen, z.B. im Stadtverkehr. Anhand dieser Information werden kritische Betriebspunkte durch eine datengetriebene Balancierung der elektrischen und der mechanischen Bremse umgangen. Auf diese Weise wird weiterhin sicher gebremst, potentiell gesundheitsschädliche Emissionen und Geräusche werden jedoch umgangen. Je nach Fahrerin/Fahrer und Fahrzeug ist der Zustand und der Betrieb der Bremsen und damit auch das Emissionsverhalten der Bremsen entlang des Produktlebenszyklus hochgradig individuell. Daher wird in diesem Projekt ein kontinuierliches Lernmodul entwickelt, das die Bremsenregelung an die ganz unterschiedlichen Fahrprofile und Bremsereignisse intelligent anpasst. Nur auf diese Weise können die Emissionen maximal reduziert werden, um eine gesundheitsschonende und umweltfreundliche Mobilität zu erreichen. Dieses Projekt integriert KI in physikalische Simulationen und mechanische Systeme, um neueste Forschungsergebnisse schnell in reale Produkte übertragen zu können.
Innovationen und Perspektiven
Neben dem Einsatz in Kraftfahrzeugen erlaubt die methodische Entwicklung auch die Übertragung auf andere Bereiche der urbanen Mobilität, wie z.B. Busse oder Schienenfahrzeuge. Der voraussichtliche Nutzen für eine gesunde und grüne Mobilität ist somit als groß einzuschätzen. An dem Projekt sind drei deutsche und zwei französische Partner beteiligt.