Die Entwicklung neuer Funktionen/Services moderner Pkw basiert zu einem großen Teil auf sogenannten Fahrdaten und den darin enthaltenen Informationen. Fahrdaten, die während des Betriebs des Fahrzeugs gewonnen werden, können ebenfalls zur Fahrzeugoptimierung genutzt werden. Gerade durch die zuletzt stark gestiegene verfügbare Datenmenge stellt die Analyse der vorhandenen Daten, also die Informationsgewinnung, hierbei eine ebenso große Herausforderung dar wie die reine Messung, Datenaufzeichnung und -speicherung. Seit Beginn der 2000er-Jahre werden verstärkt naturalistische Fahrdaten, also Daten, die während alltäglicher Fahrten im öffentlichen Straßenverkehr aufgezeichnet werden, unter anderem in der Unfall- und Fahrverhaltensforschung eingesetzt. Eine alternative und bisher wenig erforschte Anwendung ist der Einsatz von naturalistischen Fahrdaten für Fahrdynamikuntersuchungen (bspw. die Identifikation von Fahrdynamikmodellen). Einzelne Untersuchungen zeigen bereits die Potentiale naturalistischer Fahrdaten für diesen Anwendungsbereich. Hierbei wird allerdings bisher weder die erreichbare Modellgüte noch der Informationsgehalt, der über ungeplantes Fahren in Bezug auf die Fahrdynamik erfasst werden kann, untersucht.
An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Erst die Analyse des Informationsinhaltes der Fahrdaten erlaubt auch eine Abschätzung der notwendigen Studiendauer für eine spezifische Fragestellung sowie eine Aussage, ob in Alltagsfahrten aufgezeichnete Daten sich zur Beantwortung dieser eignen. Um diese bisher nicht erforschten Aspekte zu untersuchen, werden die Daten einer einjährigen Naturalistic Driving Study (NDS) analysiert und eine Methode präsentiert, wie aus naturalistischen Fahrdaten Erkenntnisse zur Fahrdynamik gewonnen werden können.
Zur Bewertung der aufgezeichneten Datenbasis wird basierend auf den physikalischen Grenzen eines Pkws, den zu erwartenden Betriebsbedingungen sowie statistischen Größen gezeigt, wie der Informationszugewinn über die Dauer einer solchen Studie abnimmt. Die Diskussion über die Wahrscheinlichkeit, mit zusätzlichen Fahrten weitere Informationen zu gewinnen, stellt einen entscheidenden Punkt für den Einsatz von NDS zur Fahrdynamikidentifikation dar und spielt auch für die Definition eines Studienendes eine wichtige Rolle.
Anhand von verschiedenen Modellen wird zudem gezeigt, dass die in den Daten einer NDS enthaltenen Informationen ausreichen, um für große Teile der Fahrzeugdynamik gültige Modelle zu generieren. Dazu wird die Querdynamik eines Pkws auf Basis theoretischer und experimenteller Modelle untersucht und anhand einer zuvor validierten Referenz bewertbar gemacht.