This thesis describes an approach to detect the roadway surface in front of the car in real time. This is used to improve the ride comfort with feedforward control. A strut with electromechanical base point displacement eABC is used as an active suspension actuator. The actuator’s low adjusting speed requires large forecast width to measure long roadway waves which excite the car body in its eigenfrequency. For that purpose a laser scanner and two camera devices are chosen. A linear vehicle model is used to develop an algorithm for roadway surface econstruction. This is extended with a model of a 3D measuring camera device. The camera model computes measurement values on diverse roads, which are used as input values for the reconstruction algorithm. A parametric error model as extension for the camera model enables the analysis of measurement accuracy on reconstructed roadway surfaces. These detected roadway surfaces are used to control the active suspension system to get a prediction of the available driving comfort with the help of vertical acceleration. To calculate the roadway surface from measured date it is necessary to be aware of the body movement – heave, pitch and roll – relative to the roadway. For this purpose an estimation of the movement from the data of the optical sensor device is developed. To support the estimated movement in case of high error probabilitiya Luenberger observer based on a five masses vertical vehicle model is adopted, which analyses the car’s sensors for ajustment. The fusion of both outputs achieves a more accurate estimation of the body movement, which influences the quality of the reconstructed roadway surface. The developed operations are analysed on different roadway profiles in simulation. The coaction of the known roadway surface and the suspension controller reduces the vertical acceleration of about 50% in case of overtravelling speed bumps. The improvement on comfort for rough roads is a little smaller. These simulated tests are driven with a real test car. The algorithm for processing the optical measurements and the control strategy are equal to those in simulation. The results from the test car are similar to simulation both for the estimation of the body movement and control.

In der vorliegenden Arbeit wird ein Lösungsansatz erarbeitet, mit dem das vor dem Fahrzeug liegende Fahrbahnprofil in Echtzeit erfasst werden kann. Dieses wird verwendet, um durch eine Vorsteuerung der aktiven Fahrwerksteller des Versuchsfahrzeuges den Fahrkomfort zu steigern. Als aktiver Fahrwerksteller wird ein Federbein mit elektromechanischer Federfußpunkt-Verstellung eABC verwendet. Um den vorhandenen Fahrwerk-Regler weiter zu nutzen, werden die Informationen über das vorausliegende Fahrbahnprofil über einen Einfachen Vorsteueransatz in die Regelstrategie einbezogen. Die geringe Stellgeschwindigkeit des aktiven Fahrwerkes erfordert eine große Vorausschauweite, um die langwelligen Anregungen der Fahrbahn zu messen, die bei der Überfahrt den Fahrzeugaufbau in seiner Eigenfrequenz anregen. Hierfür werden sowohl ein Laserscanner als auch zwei Kamera-Systeme für eine nähere Betrachtung ausgewählt. Ein lineares Zweispurmodell dient Der Algorithmen-Entwicklung für die Fahrbahnprofilrekonstruktion. Dieses wird um ein Modell einer 3D-messenden Kamera erweitert. Mit dem Kamera -Modell werden in der Simulation auf verschiedenen Straßen Messwerte errechnet, die als Eingangs-Größen in den Fahrbahnprofil-Rekonstruktions-Algorithmus verwendet werden. Die Erweiterung des Kameramodells um ein parametrierbares Fehlermodell für die Berechnung der Messwerte ermöglicht die Analyse des Einflusses der Messgenauigkeit des Kamera - Systems auf das rekonstruierte Fahrbahnprofil. Mit den so ermittelten Fahrbahnprofilen kann die aktive Fahrwerkregelung in der Simulation angesteuert werden, um anhand der Vertikalbeschleunigung eine Aussage über den erzielbaren Fahrkomfort zu treffen. Für die Auswertung des Fahrbahnprofils muss die Bewegung des Aufbaus – Huben, Nicken und Wanken – über der Fahrbahn bekannt sein. Hierfür wird eine Schätzung der Bewegung aus den Messwerten der optischen Sensorik erarbeitet. Zur Stützung der ermittelten Aufbaubewegung im Falle einer hohen Wahrscheinlichkeit für Fehler in der optischen Bewegungsschätzung wird ein Luenberger Beobachter auf Basis eines linearen Zweispurmodells angewendet, der die Sensoren aus dem Fahrzeug zum Modellabgleich auswertet. Durch die Fusion der beiden Ergebnisse kann ein genauerer Schätzwert für die Aufbaubewegung erzielt werden, der sich auf die Qualität des rekonstruierten Fahrbahnprofils auswirkt. In der Simulation werden die entwickelten Funktionen auf verschiedenen Streckenprofilen genau analysiert. Mit dem Zusammenwirken des bekannten Fahrbahnprofils und der Fahrwerkregelung lässt sich bei der Überfahrt von Fahrbahnschwellen eine Reduktion der Vertikalbeschleunigung von fast 50% erzielen. Auf einer Schlechtwegstrecke fällt die Verbesserung etwas geringer aus. Die simulierten Versuche werden in einem realen Versuchsträger nachgefahren. Die Algorithmen für die Verarbeitung der optischen Messdaten und die Regelstrategie sind mit denen aus der Simulation identisch. Sowohl für die Bewegungsschätzung, die maßgeblich für das rekonstruierte Fahrbahnprofil ist, als auch für die Regelung des Fahrwerkes, decken sich die Ergebnisse aus dem Fahrversuch gut mit den Ergebnissen aus der Simulation.