Im Mittelpunkt der vorliegenden Arbeit steht die konkrete Umsetzung einer vorausschauenden adaptiven (=praadaptiven) Fahrwerksregelung im Automobilbereich mit dem Schwerpunkt der Schwarmdatengenerierung und -verarbeitung. Hierzu wird ein konkretes Konzept eines "intelligenten Fahrwerks" entwickelt, welches aus cloudbasierten Strassenzustandsinformationen und Alltagssituationen, wie z.B. Aufsetzvorgangen und Fahrerbedienhandlungen, lernt und situativ auf zukunftige Ereignisse pradiktiv reagiert, um so ein Aufsetzen des Fahrzeugs zu vermeiden und wiederholende Bedienhandlungen automatisch auszufuhren. Hierfur werden die gesammelten Strasseninformationen von den Fahrzeugen im Fahrzeug bzw. in der Cloud ausgewertet und in einer lokalen bzw. globalen Daten-Infrastruktur hinterlegt. Das Ziel ist es, aus der Umfeldbeschreibung, den Alltagssituationen und Bedienhandlungen zu lernen und das Fahrwerk pradiktiv anzusteuern, sodass der Fahrkomfort optimiert, die Reichweite gesteigert und Aufsetzvorgange bzw. wiederholende Fahrerbedienhandlungen vermieden werden.
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