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Towards Safer Rides: Measuring Motorcycle Dynamics with Smartphones

Motorradfahrer gehören zu den am meisten gefährdeten Verkehrsteilnehmern im Straßenverkehr. Häufig ist die Unfallursache ein Kontrollverlust auf Landstraßen, der durch Ausnutzung des physikalischen Potenzials in Form von größeren Schräglagenwinkeln vermieden werden könnte. Gleichzeitig sind in der Realität gefahrene Schräglagen über eine größere Gruppe von Fahrern und eine längere Strecke unbekannt, was vor allem auf die erforderliche spezielle Messtechnik zurückzuführen ist. Der Schwerpunkt liegt daher auf der Entwicklung eines kostengünstigen Messverfahrens zur Messung der Schräglagenwinkel von Motorrädern. Smartphones zeichnen sich in der Regel durch integrierte Inertialsensoren aus, die für die Erfassung der Fahrdynamik von Motorrädern geeignet sind. Mit Hilfe einer auf die Anforderungen zugeschnittenen Smartphone-App zur Erfassung von Messdaten auf dem Motorrad werden die Daten der Sensoren aufgezeichnet. Anschließend werden mittels einer Offline-Auswertung die Drehwinkel zwischen dem Smartphone und dem Motorrad-Koordinatensystem bestimmt, die inertialen Messdaten transformiert und der Schräglagenwinkel berechnet. Ein wesentlicher Bestandteil ist die Validierung der entwickelten Messkette durch einen Vergleich der Ergebnisse mit einem hochpräzisen Messsystem. Dieser wurde auf verschiedenen Strecken zur Bestimmung der Datenqualität durchgeführt. Als Machbarkeitsstudie diente eine Probandenstudie, die die Praxistauglichkeit der Messkette bestätigte. Die Studienergebnisse werden zusätzlich auszugsweise dargestellt und diskutiert. Die erfolgreiche Validierung auf verschiedenen Strecken, die Praxistauglichkeit der Datenerfassung und die Genauigkeit des Messsystems ermutigen dazu, die Smartphone-App auf ein größeres Panel von Testpersonen auszurollen und damit Daten über ein größeres Fahrerkollektiv zu erheben.:Introduction, State of Research, Methods, Measurement Chain Verification, Results and Discussion, Conclusion / Motorcyclists are among the most vulnerable road users in road traffic. Often, the cause of accidents is a loss of control on rural roads which could be averted by making use of the physical potential in terms of larger lean angles. At the same time, in reality driven lean angles over a larger group of riders and a longer route are unknown which is mainly due to the special measuring technology required. The focus is therefore on the development of a low-cost measurement method for measuring the lean angles of motorcycles. Smartphones are usually characterized by integrated inertial sensors, which are suitable for the acquisition of motorcycle driving dynamics. Employing a smartphone app tailored to the requirements for collecting measurement data on the motorcycle, the data of the sensors are recorded. During the offline evaluation, the rotation angles between the smartphone and the motorcycle coordinate system are determined, the inertial measurement data are transformed and the roll angle is calculated. An essential part is the alignment of the developed measurement chain with a high-precision measurement system. This was carried out on different routes and thus the data quality was determined. As a feasibility study, a test person study with several participants was carried out, which confirmed the practical suitability of the measurement chain. Hence, the study outcomes are briefly shown and discussed. The successful validation on different routes, the practical suitability of the data acquisition and the accuracy of the measurement system encourage to roll out the smartphone app to a larger panel of test persons and thus to collect data on a larger driver collective.:Introduction, State of Research, Methods, Measurement Chain Verification, Results and Discussion, Conclusion

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:72437
Date26 October 2020
CreatorsStanglmayr, Maximilian, Bäumler, Maximilian
ContributorsBüttner, Kay, Prokop, Günther, Institut für Zweiradsicherheit
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation2701522X, 2701522X

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