Implementierung einer Methode zur Auswertung von Beschleunigungswerten von Elektrofahrzeugen im Flottenversuch

Im Rahmen eines großangelegten länderübergreifenden Flottenversuchs soll die Nutzung von unterschiedlichen Elektrofahrzeugen verschiedener Hersteller im realen Kundenbetrieb untersucht werden, wobei auch die Nutzerakzeptanz bewertet werden soll. Die Basis für die Analyse bildet ein Mix aus der Erfassung technischer Daten auf Seiten der Fahrzeuge, der Ladeinfrastruktur, sowie der Direktbefragungen der Nutzer auf unterschiedlichen Wegen.

Insbesondere mit Blick auf die heute noch stark eingeschränkte Reichweite von Elektrofahrzeugen stellen die auftretenden Beschleunigungen eine sehr interessante Beurteilungsgröße in der Fahrzeugnutzung dar, da sie sehr stark die verfügbare Reichweite des Fahrzeuges beeinflussen. In diesem Forschungsprojekt wurde ein Ansatz gewählt, Anroid Smartphones mit einer entsprechend entwickelten App in großer Stückzahl als Messgerät in Elektrofahrzeugen einzusetzen. Mit diesen Geräten können die räumliche Orientierung sowie Beschleunigungen entlang der drei Raumachsen erfasst werden.

Im Rahmen der Arbeit soll eine Methode zur Weiterverarbeitung der Beschleunigungswerte, die mit den Smartphones aufgezeichnet werden, implementiert werden, die folgende Funktionalitäten abdeckt:

• In-situ Bestimmung der räumlichen Orientierung des Smartphones an Hand der gemessenen Werte (Lagesensor, Beschleunigungssensor, Magnetfeldsensor, Bewegungsgeschwindigkeit)
• Transformation der Beschleunigungswerte vom Smartphone Koordinaten System ins horizontierte System des Fahrzeuges
• Auswertung und Visualisierung der auftretenden Längs- und Querbeschleunigungen (in Kombination mit der Fahrgeschwindigkeit)

Daneben soll die Güte der Daten mit im Fahrversuch ermittelten Referenzdaten validiert werden. Hierzu ist ein Messplan mit definierten Fahrmanövern auszuarbeiten und die Messungen sollen praktisch  durchgeführt werden. In diesem Zusammenhang soll auch der Einfluss der Halterung des Smartphones im Fahrzeug ermittelt werden, sowie Möglichkeiten, diese Einflüssen aus den Daten herauszufiltern evaluiert werden.

Anforderungen:

• Selbstständiges Arbeiten
• Programmierkenntnisse (MATLAB bevorzugt)