Die Automobilindustrie bewegt sich mit großen Schritten auf eine Zukunft des vollautonomen Fahrens zu. Zentrale Voraussetzung dafür ist das Steer-by-Wire-Prinzip – die Entkopplung des Lenkrads von der mechanischen Lenkung. Doch trotz aller Fortschritte bei Sensorik, KI und Softwareintegration bleibt eine kritische Lücke: das fehlende physikalische Feedback.
Ausgangssituation: Die Unvollständigkeit heutiger Steer-by-Wire-Systeme
Während der Mensch selbst kleinste Fahrbahnunebenheiten, Reibungsverluste oder Bodenverhältnisse intuitiv wahrnimmt, fehlt autonomen Systemen genau diese „taktile“ Rückmeldung. Viele aktuelle Force-Feedback-Lösungen simulieren lediglich Widerstände – ohne Bezug zur tatsächlichen Straßensituation.
Die zentrale Frage:
Wie kann ein Fahrzeug „fühlen“, was unter den Reifen passiert – ohne dass ein Mensch am Steuer sitzt?
Zielsetzung: Entwicklung eines echtzeitfähigen, physikalischen Force-Feedback-Systems
Arnold NextG hat sich dieser Herausforderung angenommen. Ziel war die Entwicklung eines Systems, das:
Kern der Entwicklung ist eine patentierte Force-Feedback-Technologie, die Sensorwerte direkt in haptisches Feedback übersetzt. Dabei werden nicht nur Steuerbefehle simuliert, sondern echte Kräfte übertragen – basierend auf Reibwerten, Grip-Level, Straßenstruktur und Fahrzeugdynamik.
Zentrale Merkmale:
Marktvergleich: Was andere Systeme nicht leisten
Anwendungsfall: Autonomes Fahren bei verdeckten Gefahren
Szenario: Klare Straße – aber versteckte Glätte
Ein autonomes Fahrzeug fährt bei niedriger Außentemperatur über eine vereiste Brücke. Kamera und Lidar erkennen nichts Ungewöhnliches. Das System kalkuliert normale Traktion – bis das Fahrzeug ins Rutschen gerät.
Mit Arnold NextG:
Das Arnold NextG-System ist modular aufgebaut und lässt sich vollständig in moderne Drive-by-Wire-Architekturen integrieren. Es bietet:
Resultate: Neue Benchmark für intelligentes Lenkfeedback
Durch den Einsatz der Arnold NextG-Technologie profitieren Fahrzeugentwickler von:
Aktuell befindet sich das System in fortgeschrittener Pilotierung mit mehreren OEMs und Tier-1-Zulieferern. Der nächste Schritt ist die Validierung in realen Level-4- und Level-5-Testumgebungen. Erste Serienanwendungen sind ab 2026 geplant.
Fazit: Ohne echtes Force-Feedback bleibt Autonomie Theorie
Die Case Study zeigt: Solange autonome Fahrzeuge nicht fühlen können, was unter ihnen passiert, bleiben sie auf Annahmen angewiesen – mit allen Risiken. Arnold NextG liefert das fehlende Glied zwischen Wahrnehmung und Handlung: ein fühlendes Lenksystem für eine neue Ära des Fahrens.
Arnold NextG – We control what moves. ? Weitere Informationen unter: www.arnoldnextg.de
Ausgangssituation: Die Unvollständigkeit heutiger Steer-by-Wire-Systeme
Während der Mensch selbst kleinste Fahrbahnunebenheiten, Reibungsverluste oder Bodenverhältnisse intuitiv wahrnimmt, fehlt autonomen Systemen genau diese „taktile“ Rückmeldung. Viele aktuelle Force-Feedback-Lösungen simulieren lediglich Widerstände – ohne Bezug zur tatsächlichen Straßensituation.
Die zentrale Frage:
Wie kann ein Fahrzeug „fühlen“, was unter den Reifen passiert – ohne dass ein Mensch am Steuer sitzt?
Zielsetzung: Entwicklung eines echtzeitfähigen, physikalischen Force-Feedback-Systems
Arnold NextG hat sich dieser Herausforderung angenommen. Ziel war die Entwicklung eines Systems, das:
- echte Straßenrückmeldung auf physikalischer Basis liefert,
- in Echtzeit und adaptiv arbeitet,
- vollständig in Steer-by-Wire-Systeme integrierbar ist,
- und damit die notwendige taktile Intelligenz für autonome Fahrzeuge liefert.
Kern der Entwicklung ist eine patentierte Force-Feedback-Technologie, die Sensorwerte direkt in haptisches Feedback übersetzt. Dabei werden nicht nur Steuerbefehle simuliert, sondern echte Kräfte übertragen – basierend auf Reibwerten, Grip-Level, Straßenstruktur und Fahrzeugdynamik.
Zentrale Merkmale:
- Sensorbasierte Erfassung von Fahrbahnzustand, Rollwiderstand und Beschleunigung
- Direkte Kraftübertragung ans Lenksystem – ohne künstliche Verzögerung
- Adaptives Lenkgefühl – dynamisch angepasst an Situation, Fahrstil und Untergrund
- Sicherheitskonformität nach Automotive-Standards (inkl. Redundanz & Fail-Operational)
Marktvergleich: Was andere Systeme nicht leisten
- a) Elektrische Servolenkungen (z. Tesla, Bosch)
- Statisch: Kein dynamisches Anpassen der Rückmeldung
- Softwarebasiert: Keine reale Verbindung zur Fahrbahn
- b) Gaming-Direct-Drive-Systeme
- Übertriebene Effekte, keine physikalische Rückkopplung
- Nicht automotive-tauglich (Sicherheit, Redundanz, Zulassung)
- c) Software-only-Level-5-Konzepte (z. Mobileye)
- Fehlende physische Realität: Kameras & Lidar sehen die Straße – aber fühlen sie nicht
- Fehlentscheidungen bei unsichtbaren Gefahren (Eis, Öl, Unebenheiten)
Anwendungsfall: Autonomes Fahren bei verdeckten Gefahren
Szenario: Klare Straße – aber versteckte Glätte
Ein autonomes Fahrzeug fährt bei niedriger Außentemperatur über eine vereiste Brücke. Kamera und Lidar erkennen nichts Ungewöhnliches. Das System kalkuliert normale Traktion – bis das Fahrzeug ins Rutschen gerät.
Mit Arnold NextG:
- Sensoren detektieren veränderten Rollwiderstand in Echtzeit
- Force-Feedback-System registriert den Gripverlust sofort
- Das System passt Lenk- und Bremsverhalten automatisch an
- Das Fahrzeug bleibt stabil, der kritische Moment wird verhindert
Das Arnold NextG-System ist modular aufgebaut und lässt sich vollständig in moderne Drive-by-Wire-Architekturen integrieren. Es bietet:
- API-Schnittstellen für OEM-Backends
- CAN-Kompatibilität für Fahrzeugvernetzung
- Redundanzschaltung für sicherheitskritische Anwendungen
- Skalierbarkeit für verschiedene Fahrzeugsegmente
Resultate: Neue Benchmark für intelligentes Lenkfeedback
Durch den Einsatz der Arnold NextG-Technologie profitieren Fahrzeugentwickler von:
- Realistischer, adaptiver Lenkcharakteristik
- Sicherem Fahrverhalten bei schwierigen Umweltbedingungen
- Signifikant reduzierten Fehlentscheidungen durch softwarebedingte Sensorlücken
- Steigerung der funktionalen Sicherheit und Systemzuverlässigkeit
Aktuell befindet sich das System in fortgeschrittener Pilotierung mit mehreren OEMs und Tier-1-Zulieferern. Der nächste Schritt ist die Validierung in realen Level-4- und Level-5-Testumgebungen. Erste Serienanwendungen sind ab 2026 geplant.
Fazit: Ohne echtes Force-Feedback bleibt Autonomie Theorie
Die Case Study zeigt: Solange autonome Fahrzeuge nicht fühlen können, was unter ihnen passiert, bleiben sie auf Annahmen angewiesen – mit allen Risiken. Arnold NextG liefert das fehlende Glied zwischen Wahrnehmung und Handlung: ein fühlendes Lenksystem für eine neue Ära des Fahrens.
Arnold NextG – We control what moves. ? Weitere Informationen unter: www.arnoldnextg.de
