Waarom treden er na werkzaamheden aan de carrosserie of het chassis vaak storingen in ADAS-systemen op?

Zelfs kleine wijzigingen in de hoogte van het voertuig, de asgeometrie of de sensorbevestigingen hebben invloed op de uitlijning van camera-, radar- of lidarsensoren. Daardoor komen de meethoek en de referentieassen niet meer overeen met de karakteristieken die in de regeleenheid zijn opgeslagen. Zonder aansluitende statische of dynamische kalibratie detecteert de sensorfusie afwijkingen, wat resulteert in foutmeldingen of het uitschakelen van functies om veiligheidsredenen.

Hoe kan bij de diagnose worden vastgesteld of er sprake is van een sensorstoring of een kalibratieprobleem?

Sensorstoringen doen zich vaak voor in de vorm van permanente foutmeldingen in het foutgeheugen die betrekking hebben op signaalverlies, interne defecten of communicatiestoringen. Kalibratieproblemen uiten zich eerder als plausibiliteits- of uitlijningsfouten, vaak na reparaties. Livegegevens, statusbits van de kalibratie en de omgevingscondities in het foutgeheugen bieden cruciale aanwijzingen om de problemen te onderscheiden.

Welke rol speelt sensorfusie bij het classificeren van fouten in de dagelijkse praktijk van een werkplaats?

ADAS-systemen beoordelen sensorgegevens niet afzonderlijk, maar als samenhangend geheel. Als een sensor onaannemelijke waarden doorgeeft, wordt dit vaak pas in de fusie-regeleenheid vastgesteld. Dit kan ertoe leiden dat de foutcode niet bij de sensor wordt opgeslagen die de fout veroorzaakt, maar in de centrale assistentie- of gateway-regeleenheid. Een systeemoverkoepelende diagnose is daarom absoluut noodzakelijk.

Waarom kunnen vervuilde sensoren leiden tot sporadische of weersafhankelijke foutcodes?

Camera's, radar- en lidarsensoren zijn gevoelig voor vuil, ijs of vocht. De signaalkwaliteit neemt af, maar blijft vaak wel binnen de elektrische grenswaarden. Het systeem detecteert vervolgens inconsistente omgevingsgegevens en genereert tijdelijke fouten of schakelt functies uit. Deze effecten treden vaak alleen onder bepaalde omgevingsomstandigheden op en zijn zonder visuele inspectie moeilijk te reproduceren.

Welke gevolgen hebben CAN-, LIN- of Ethernet-fouten voor ADAS-functies?

ADAS-systemen zijn in grote mate onderling verbonden en voor hun werking afhankelijk van stabiele buscommunicatie. Een verhoogde busbelasting, spanningsproblemen of defecte gateways kunnen er al toe leiden dat sensorgegevens met vertraging of zelfs helemaal niet worden ontvangen. Als gevolg hiervan worden er maatregelen genomen om de systeemprestaties te verminderen, tot en met het volledig uitschakelen van bepaalde assistentiefuncties, hoewel de sensoren zelf technisch in orde zijn.

Waarom zijn softwareversies en coderingen bij ADAS relevant voor de veiligheid?

ADAS-functies zijn gebaseerd op complexe algoritmen met vaste vrijgaveparameters. Verouderde softwareversies of foutieve coderingen kunnen ertoe leiden dat sensoren weliswaar werken, maar niet correct in de systeemlogica zijn geïntegreerd. Updates bevatten vaak aanpassingen aan drempelwaarden, objectclassificatie of regelstrategieën en maken daarom deel uit van de functionele veiligheid.

Welke diagnosefouten komen vaak voor bij de interpretatie van ADAS-foutcodes?

Een veelgemaakte fout is het onnodig vervangen van sensoren, uitsluitend op basis van een foutcode. Veel DTC's beschrijven alleen het systeemgedrag, niet de precieze oorzaak van de storing. Als live-gegevens, omgevingsomstandigheden, de staat van het voertuig en de reparatiegeschiedenis niet met elkaar worden vergeleken, bestaat het risico op verkeerde reparaties en terugkerende klachten van klanten.

Waarom is een volledige documentatie bij ADAS-werkzaamheden zo belangrijk?

ADAS behoren tot de veiligheidsrelevante systemen. Gedocumenteerde scans vóór en na de werkzaamheden, kalibratieprotocollen en softwareversies dienen als bewijs van vakkundig werk. Ze zijn van cruciaal belang bij aansprakelijkheidskwesties, verzekeringsclaims of controles en maken bovendien een reproduceerbare foutopsporing mogelijk bij latere systeemafwijkingen.

ADAS en autonoom rijden: een uitgebreid overzicht voor autoprofessionals

Voertuig met actief ADAS-systeem detecteert voetgangers en e-scooters in het stadsverkeer door middel van radar- en sensorsignalen – voorbeeld van autonoom rijden en sensorfusie

HELLA TECH WORLD – The workshop's friend

ADAS verhoogt veiligheid en comfort: moderne assistentiesystemen zoals automatische noodremfunctie (Autonomous Emergency Braking, AEB), adaptieve cruisecontrol (ACC), rijstrookassistent of parkeerhulp ondersteunen de bestuurder actief en zijn in veel nieuwe voertuigen al wettelijk verplicht.
Autonoom rijden heeft 5 levels van automatisering: Van level 0 zonder assistentie tot level 5 zonder bestuurder – elk level bepaalt de mate waarin het voertuig de controle overneemt.
Sensorfusie is een sleuteltechnologie: camera's, radar, lidar en ultrasoon geluid leveren gegevens aan die vervolgens worden gecombineerd om een nauwkeurig beeld van de omgeving te creëren.
AI & cyberbeveiliging zijn onmisbaar: AI herkent objecten, plant routes en neemt beslissingen, terwijl cyberbeveiliging voertuiggegevens en -functies beschermt.
Diagnoseapparaten zijn belangrijke hulpmiddelen: ze zorgen voor kalibratie, foutopsporing, software-updates en documenteren onderhoudswerkzaamheden – essentieel voor betrouwbare ADAS- en autonome systemen.

Basisprincipes en classificatie van moderne voertuigsystemen

Bestuurdersassistentiesystemen in een oogopslag

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) en autonoom rijden zijn twee van de meest boeiende en innovatieve ontwikkelingen in de auto-industrie. Ze bieden een groot aantal mogelijkheden en uitdagingen voor autoprofessionals. Hieronder volgt een uitgebreid overzicht van de belangrijkste aspecten. ADAS omvat een reeks technologieën die tot doel hebben de veiligheid en het comfort tijdens het rijden te verhogen. Gangbare ADAS-bestuurdersassistentiesystemen zijn onder andere:

Adaptieve cruisecontrol (ACC): Past de snelheid van het voertuig automatisch aan de snelheid van het verkeer aan en houdt een veilige afstand tot de voorligger.
Adaptief grootlicht (ADB): schakelt automatisch over van grootlicht naar dimlicht om de momenteel voor het voertuig vereiste verlichting van de rijbaan te realiseren.
Automatische noodremfunctie (AEB): detecteert mogelijke botsingen en remt het voertuig automatisch af om ongevallen te voorkomen of de ernst ervan te verminderen.
Rijstrookassistent (Lane Keeping Assist - LKA): helpt de bestuurder het voertuig veilig in de rijstrook te houden door zachte stuurcorrecties uit te voeren wanneer het voertuig dreigt af te wijken van de rijstrook.
Rijstrookwisselassistent: waarschuwt de bestuurder voor voertuigen in de dode hoek, zodat het wisselen van rijstrook veiliger wordt.
Parkeerhulp: helpt bij het veilig inparkeren door middel van sensoren en camera's die obstakels detecteren en de bestuurder waarschuwen.

Volgens Verordening (EU) 2019/2144 van het Europees Parlement en de Raad van 27 november 2019 zijn sinds 7 juli 2024 verschillende bestuurdersassistentiesystemen – waaronder noodremassistent, rijstrookassistent, vermoeidheidswaarschuwing en achteruitrijassistent – verplicht voor alle nieuw geregistreerde personenauto's in de EU. Dit heeft tot doel de algemene veiligheid van voertuigen te verbeteren en kwetsbare weggebruikers beter te beschermen

Diagram dat de verschillende niveaus van autonoom rijden weergeeft – van volledig handmatig bestuurde tot volledig geautomatiseerde voertuigen — Autonoom rijden - 5 levels naar de zelfrijdende auto

Autonoom rijden en levels van automatisering

Autonoom rijden gaat nog een stap verder en heeft als doel voertuigen te ontwikkelen die zonder menselijke tussenkomst kunnen rijden.

Automatisering is onderverdeeld in de volgende levels:

Level 0: De bestuurder is verantwoordelijk (geen ondersteuning).
Level 1: Bestuurdersassistentie (bijv. adaptieve cruisecontrol).
Level 2: Gedeeltelijke automatisering (bijv. rijstrookassistent in combinatie met adaptieve cruisecontrol).
Level 3: Beperkte mate van automatisering (het voertuig kan onder bepaalde omstandigheden zelf rijden, maar de bestuurder moet gereed zijn om in te grijpen).
Level 4: Hoge mate van automatisering (het voertuig kan in de meeste situaties zelf rijden, de bestuurder hoeft alleen in uitzonderlijke gevallen in te grijpen).
Level 5: Volledige automatisering (geen menselijke tussenkomst vereist).

Technologische basisprincipes van moderne voertuigsystemen

Sleuteltechnologieën voor automatisch en autonoom rijden

Autonoom rijden is gebaseerd op een groot aantal geavanceerde technologieën die samenwerken om voertuigen veilig en betrouwbaar te besturen zonder menselijke tussenkomst. Dit zijn de belangrijkste technologieën die dit mogelijk maken:

Sensorfusie: de integratie van gegevens van verschillende sensoren (camera's, radar, lidar) om een volledig beeld van de omgeving te creëren.
Kunstmatige intelligentie (AI): algoritmen die in realtime beslissingen nemen en het voertuig besturen.
Cyberbeveiliging: Bescherming tegen hackeraanvallen en waarborging van de gegevensintegriteit

Weergave van de sensordekking van een voertuig met camera-, radar-, LiDAR- en ultrasone sensoren – voorbeeld van sensorfusie bij ADAS en autonoom rijden. — Voorbeeldweergave van de registratiegebieden. Verschillende bestuurdersassistentiesystemen in het voertuig zorgen voor een “volledige bewaking”.

Sensorfusie als basis voor omgevingswaarneming

Sensorfusie is een van de belangrijkste technologieën die geautomatiseerd en autonoom rijden in de eerste plaats mogelijk maken. Het beschrijft de intelligente koppeling en verwerking van gegevens uit verschillende soorten sensoren om een nauwkeurig, betrouwbaar en volledig beeld van de omgeving van het voertuig te creëren. Moderne voertuigen zijn uitgerust met een groot aantal sensoren:

Camera's: registreren visuele informatie zoals wegmarkeringen, verkeersborden, verkeerslichten en objecten.
Radar: meet afstanden en snelheden van objecten, werkt betrouwbaar, ook bij slechte zichtomstandigheden.
Lidar (Light-Detection and Ranging): een optisch meetsysteem om objecten te detecteren. Genereert uiterst nauwkeurige 3D-modellen van de omgeving door middel van laserpulsen.
Ultrasone sensoren: meten de afstand tot het dichtstbijzijnde voorwerp door de duur te registreren van reflecterende geluidsimpulsen die ze hebben uitgezonden.
Inertie-sensoren: een Internal Measurement Unit (IMU) meet bewegingen en versnellingen van het voertuig. Deze sensoreenheid is een combinatie van meerdere sensoren, zoals versnellingssensoren en gyroscopen.
Gps: levert positiegegevens voor navigatie en oriëntatie.

Diagram van de functionele beslissingsstructuur in het voertuig – laat zien hoe sensorfusie, analyse en besturing in ADAS-systemen samenwerken — Voorbeeld van de functionele indeling van de beslissingsstructuur in het voertuig

Belang en uitdagingen van sensorfusie

De sensoren van de bestuurdersassistentiesystemen leveren elk verschillende informatie met hun eigen sterke en zwakke punten. Sensorfusie combineert deze gegevens in realtime, vergelijkt ze en controleert hun plausibiliteit. Daarbij is redundantie – dus overlappende informatie – uitdrukkelijk gewenst. Dit verhoogt de veiligheid, omdat het helpt om fouten op te sporen en te corrigeren.

Betrouwbaarheid: door meerdere bronnen te combineren, kan het systeem ook bij uitval of storing van een sensor correct blijven werken.
Nauwkeurigheid: de fusie maakt een meer nauwkeurige detectie van objecten, afstanden en bewegingen mogelijk.
Realtime verwerking: de gegevens moeten in milliseconden worden verwerkt, zodat snelle en veilige beslissingen kunnen worden genomen, bijvoorbeeld bij het remmen of uitwijken.
Schaalbaarheid: de combinatie van sensoren varieert afhankelijk van de voertuigklasse, het automatiseringsniveau en de ADAS-functie. Sensorfusie is flexibel en kan aan verschillende eisen worden aangepast.

Het gebruik van deze technologieën brengt ook een aantal technische uitdagingen met zich mee die moeten worden opgelost. De belangrijkste worden hieronder beschreven.

Gegevenshoeveelheid: de sensoren genereren enorme datastromen die moeten worden verwerkt, gesynchroniseerd en geïnterpreteerd.
Kalibratie: alle sensoren moeten nauwkeurig worden uitgelijnd en regelmatig worden gecontroleerd zodat ze correcte resultaten leveren.
Complexiteit van de software: de algoritmen voor het samenvoegen en interpreteren van de gegevens zijn zeer gecompliceerd en moeten voortdurend verder worden ontwikkeld.
Omgevingsomstandigheden: regen, sneeuw, mist of verblinding kunnen de werking van afzonderlijke sensoren belemmeren – de fusie compenseert dergelijke zwakke punten.

Sensorfusie is het “brein” achter moderne bestuurdersassistentiesystemen en autonome voertuigen. Het maakt niet alleen een nauwkeurige omgevingsdetectie mogelijk, maar vormt ook de basis voor veilige en betrouwbare beslissingen in het wegverkeer. Voor autoprofessionals betekent dit dat een grondige kennis van de sensortechnologie, regelmatige kalibratie en het gebruik van moderne diagnoseapparaten onontbeerlijk zijn om de systemen correct te onderhouden en te repareren.

Kunstmatige intelligentie in het voertuig

Kunstmatige intelligentie (ook wel artificial intelligence - AI) speelt een centrale rol bij de ontwikkeling van autonome voertuigen en wordt toegepast in de volgende gebieden:

Omgevingswaarneming: AI-systemen maken gebruik van sensoren zoals camera's, radar en lidar om de omgeving van het voertuig te registreren. Deze gegevens worden in realtime verwerkt om objecten, voetgangers, verkeersborden en andere voertuigen te identificeren.
Routeplanning: AI berekent de optimale route en houdt daarbij rekening met het verkeer en de wegomstandigheden. Dit maakt efficiënte en veilige navigatie mogelijk.
Voertuigbesturing: AI regelt nauwkeurig het gas, de remmen en de stuurinrichting om het voertuig veilig te besturen. Dit omvat ook het reageren op onvoorziene gebeurtenissen, zoals het plotseling remmen van een ander voertuig.
Nemen van beslissingen: AI neemt beslissingen op basis van een groot aantal datapunten en scenario's. Hieronder vallen ook ethische beslissingen, zoals het voorkomen van ongelukken.

Vooruitgang op het gebied van AI en machine learning zorgt voor een voortdurende verbetering van de mogelijkheden van autonome voertuigen. Deze technologieën stellen voertuigen in staat om te leren van ervaringen en hun prestaties te optimaliseren.

Weergave van Cyber Security Management (CSM) in het diagnoseapparaat – legt uit hoe veiligheidsmachtigingen (SFD's) de toegang tot voertuigsystemen beveiligen en alleen toegankelijk zijn voor geregistreerde gebruikers — Sommige autofabrikanten beveiligen de communicatie van hun voertuigen met behulp van speciale gatewaymodules om hun voertuigsystemen te beschermen tegen ongeoorloofde toegang. Onbeperkte voertuigcommunicatie tussen het diagnoseapparaat en het voertuig is alleen mogelijk met de juiste autorisatie. De functie Cyber Security Management (CSM) is geïntegreerd in alle diagnoseapparaten van de MegaMacs-serie.

Cyberveiligheid in voertuignetwerksystemen

Met de toenemende digitalisering en netwerkintegratie van moderne voertuigen neemt ook het risico op cyberaanvallen toe. Voertuigen communiceren tegenwoordig via interne netwerken (bijv. CAN, Ethernet) en externe interfaces zoals mobiele telefonie, wifi of Bluetooth. Dit creëert potentiële kwetsbaarheden die gericht moeten worden beveiligd.

Het doel van cyberbeveiliging: het doel is om de integriteit, beschikbaarheid en vertrouwelijkheid van voertuigfuncties en -gegevens te beschermen. Dit betreft zowel systemen die cruciaal zijn voor de veiligheid (bijv. remmen, stuurinrichting) als persoonlijke gegevens van de inzittenden van het voertuig

Wettelijke vereisten: VN-Reglement R155 verplicht autofabrikanten vanaf juli 2022 (voor nieuwe modellen) en juli 2024 (voor alle nieuwe registraties) tot de invoering van een beheersysteem voor cyberbeveiliging (Cyber Security Management System - CSMS). Dit moet de gehele levenscyclus van het voertuig omvatten – van de ontwikkeling en productie tot het gebruik en het uiteindelijke uit gebruik nemen.

Technische normen: De volgende normen zijn van toepassing voor de implementatie van de wettelijke voorschriften:

ISO/SAE 21434: norm voor Cyber Security Engineering bij de ontwikkeling van voertuigen.
VN R156: regelt veilige software-updates, inclusief Over-the-Air (OTA).
ISO 24089: aanvulling op R156 met technische vereisten voor updateprocessen.
ISO 26262: zorgt voor de functionele veiligheid van elektronische systemen.

Veiligheidsmaatregelen: voorbeelden van technische maatregelen om voertuigen te beveiligen zijn:

Versleuteling en authenticatie van communicatiegegevens
Firewalls en inbraakdetectiesystemen (Intrusion Detection Systems - IDS)
Veilige opstartprocessen en software-updates
Toegangscontrole en segmentatie van netwerken

Cyberbeveiliging is daarmee een essentieel onderdeel van de veiligheid van voertuigen en vormt de basis voor het vertrouwen in verbonden en geautomatiseerde mobiliteit.

Diagnoseapparaten als verbindende schakel tussen technologie en de garage

Taken van moderne diagnoseapparaten

Door het toenemende gebruik van ADAS en autonome rijfuncties neemt de complexiteit van voertuigsystemen aanzienlijk toe. Diagnoseapparaten zijn daarom voor autoprofessionals onmisbare hulpmiddelen om fouten op te sporen, systemen te onderhouden en de veiligheid te waarborgen.

Diagnose van regeleenheden

Moderne voertuigen zijn voorzien van talrijke regeleenheden die voortdurend sensorgegevens analyseren en de systeemstatus bewaken. Met diagnoseapparaten kunnen foutcodes (DTC's – Diagnostic Trouble Codes) uit de regeleenheden worden uitgelezen. Zo kunnen garages gericht foutenoorzaken in ADAS-systemen zoals rijstrookassistent, noodremassistent of parkeerhulp opsporen en verhelpen.

Kalibratie en afstelling van sensoren

Na reparaties of het vervangen van onderdelen is een nauwkeurige kalibratie van de sensoren (camera, radar, lidar) essentieel. Diagnoseapparaten begeleiden het kalibratieproces, sturen de systemen gericht aan en controleren of ze correct zijn uitgelijnd. Alleen zo kan worden gegarandeerd dat de assistentiesystemen betrouwbaar werken en er geen verkeerde interpretaties plaatsvinden.

Software-updates en codering

Veel ADAS-functies worden regelmatig verbeterd of uitgebreid door middel van software-updates. Met diagnoseapparaten kunnen nieuwe softwareversies worden geïnstalleerd, nieuwe componenten worden ingeleerd en systeeminstellingen worden aangepast. Vooral bij veiligheidssystemen is het van cruciaal belang dat de software actueel is.

Plausibiliteitscontroles en systeemtests

Met diagnoseapparaten kunnen live gegevens worden uitgelezen en systeemtests worden uitgevoerd. Zo kunnen autoprofessionals controleren of sensoren en actuatoren correct werken, of de communicatie tussen de regeleenheden functioneert en of de sensorfusie plausibel is. Dit is vooral belangrijk om foutenoorzaken te beperken en de veiligheid te waarborgen.

Documentatie en bewijsvoering

Veel diagnoseapparaten bieden functies voor het protocolleren en documenteren van de uitgevoerde werkzaamheden. Dit is niet alleen belangrijk voor de interne kwaliteitsborging, maar ook voor het leveren van bewijs aan klanten en verzekeraars, bijvoorbeeld na een kalibratie of reparatie van veiligheidsrelevante systemen.

Preventief onderhoud en toestandscontrole

Door de voortdurende bewaking van systeemparameters en sensorwaarden in de afzonderlijke regeleenheden kunnen diagnoseapparaten vroegtijdig signaleren of er sprake is van slijtage, storingen of dreigende defecten. Zo kunnen preventieve onderhoudsmaatregelen worden genomen voordat er gevaarlijke situaties ontstaan.

Diagnose-interface voor foutgeheugenanalyse en systeemcontrole van ADAS-functies – toont parameters, basisinstellingen en foutcodes in het diagnoseapparaat MegaMacs — De systeemfuncties van de afzonderlijke ADAS-systemen worden voortdurend bewaakt. Optredende fouten worden opgeslagen in het storingsgeheugen van het systeem-regelapparaat en kunnen met een geschikt diagnoseapparaat worden uitgelezen. Afhankelijk van het diagnoseapparaat en systeem kunnen nog andere diagnosefuncties worden weergegeven en worden geraadpleegd om fouten op te sporen

Het diagnoseapparaat macsRemoteServices van Hella Gutmann in dialoog met het voertuig. – maakt codering, het inleren van componenten en ADAS-systeemaanpassingen mogelijk. — ADAS-functies worden regelmatig verbeterd via software-updates. Diagnoseapparaten zoals macsRemoteServices maken updates, het inleren van nieuwe componenten en het aanpassen van veiligheidsrelevante systemen mogelijk

Conclusie

Diagnoseapparaten vormen de schakel tussen moderne voertuigtechnologie en de praktijk in de garage. Ze zorgen niet alleen voor het oplossen van problemen, maar zijn ook onmisbaar voor het kalibreren, onderhouden en documenteren van ADAS- en autonome systemen. Voor autoprofessionals betekent dit: zonder gedegen kennis in de omgang met diagnoseapparaten en regelmatige bijscholing zijn professionele werkzaamheden aan moderne voertuigen niet meer mogelijk.

Typische storingen en reparatiepraktijken bij ADAS

Wat zijn veelvoorkomende foutoorzaken en foutcodes bij ADAS-systemen?

De meest voorkomende fouten en foutcodes bij ADAS-systemen (Advanced Driver Assistance Systems) kunnen worden onderverdeeld in drie hoofdcategorieën: Sensorfouten, communicatieproblemen en kalibratiefouten.

1. Sensorgerelateerde fouten:

Camerastoring: defect, vervuild of onjuiste kalibratie.
Radarstoring: mechanische schade, defecte bekabeling of losse houder.
Dodehoekassistent (Blind Spot Detection - BSD): elektrische storingen, mechanische schade of vervuiling.
Stuurhoeksensor: onnauwkeurige gegevens door slijtage of verkeerde montage.

2. Communicatiefout (CAN/LIN-bus):

CAN/LIN-busfout: Regeleenheden kunnen niet met elkaar communiceren.
- Onderbroken verbinding tussen regeleenheden.
- Gecorrodeerde stekkerverbindingen of defecte kabels.
- Defecte regeleenheden of gatewaystoringen.

3. Kalibratiefout:

na het vervangen van de voorruit, carrosseriereparatie of wijzigingen aan het chassis.
Onjuiste positionering van kalibratiepanelen of verkeerde omgevingsomstandigheden bij dynamische kalibratie.

Weergave van ADAS-foutcodes in het diagnoseapparaat – toont radarsensorkalibratiefouten en systeeminformatie voor foutopsporing via de OBD-interface. — Foutcodes worden uitgelezen via de OBD-interface en geven technici informatie over specifieke problemen in het ADAS-systeem. Aangezien sommige codes merkspecifiek kunnen zijn, moet rekening worden gehouden met het betreffende voertuigmodel. Een nauwkeurige diagnose vereist vaak een combinatie van regeleenheiddiagnose, visuele inspectie en functietests van de betreffende componenten en randapparatuur

Foutcodes in het ADAS-systeem kunnen verschillende oorzaken hebben.

Hier volgen enkele voorbeelden van de meest voorkomende foutcodes en hun mogelijke betekenissen:

U3000: algemene regeleenheidfout. Dit kan wijzen op een probleem met de regeleenheid zelf of op communicatieproblemen in de CAN-bus
C1101: fout in de radarsensor. Dit kan worden veroorzaakt door een storing in de radarsensor of door beschadigde bekabeling.
B124D: fout in het camerasysteem. Dit kan wijzen op problemen met de camera of de bekabeling
B127E: fout radarsensor. Onjuiste uitlijning. Mogelijk veroorzaakt door een botsing met een bumper.
B117F: fout in het camerasysteem. Verkeerde kalibratie of beeldsensor beschadigd.
C1A67: fout in de LIDAR-sensor. Dit kan worden veroorzaakt door een storing van de LIDAR-sensor of door obstakels en vervuiling.
U0415: ongeldige gegevens van de ABS-regeleenheid. Dit kan wijzen op communicatieproblemen tussen de ABS-regeleenheid en andere regeleenheden.

Reparatie-instructies ter voorkoming van fouten

Aangezien ADAS-systemen afhankelijk zijn van nauwkeurige sensoren en een correcte kalibratie, kunnen zelfs kleine veranderingen aan het voertuig al tot storingen leiden. Om onnodige storingen, klachten van klanten of zelfs veiligheidsrisico's te voorkomen, moet in de dagelijkse praktijk van de garage rekening worden gehouden met het volgende.

Reinigen van de sensoren

ADAS-sensoren zoals camera's, radar, lidar en ultrasoon zijn vaak aan de buitenkant van het voertuig bevestigd en daardoor gevoelig voor vervuiling. Modder, sneeuw, ijs, insecten of zelfs resten van autowasstraten kunnen de prestaties van de sensor aanzienlijk verminderen.

Geen reparatiewerkzaamheden zonder aansluitende kalibratie

Wijzigingen aan het chassis (bijv. verlagen) en aan de bumper of voorruit beïnvloeden de positie en uitlijning van de sensor. Ook het wisselen naar banden met een afwijkende diameter kan de werking van het ADAS-systeem beïnvloeden. Na dergelijke ingrepen is een statische of dynamische kalibratie volgens de specificaties van de fabrikant vereist.

OEM-specificaties in acht nemen voor kalibratie en reparatie

Elke voertuigfabrikant heeft specifieke eisen voor de kalibratie van ADAS-systemen. Om deze reden mogen alleen geschikte diagnoseapparaten, kalibratietools en, indien nodig, fabrikantspecifieke diagnoseapparaten worden gebruikt. Hierbij moet vooral worden gelet op een correcte positionering van de kalibratiepanelen, een exacte naleving van de voorgeschreven afstanden, hoogtes en hoeken en de omgevingsomstandigheden, zoals voldoende verlichting en een vlakke, stabiele ondergrond.

Documentatie van alle kalibratiestappen en foutcodes

Documentatie is een centraal onderdeel van ADAS-diagnose en -onderhoud. Het dient niet alleen voor interne kwaliteitsborging, maar is ook een belangrijk instrument ter waarborging van de reproduceerbaarheid ten opzichte van klanten, verzekeraars en keuringsinstanties. Een volledige registratie van alle uitgevoerde kalibraties, uitgelezen foutcodes en gebruikte diagnoseapparaten beschermt de garage tegen aansprakelijkheidsrisico's en vereenvoudigt latere reparaties of klachtenafhandeling.

Vooral bij veiligheidssystemen zoals de noodremassistent of de rijbaanassistent is het van cruciaal belang dat alle werkstappen transparant en reproduceerbaar worden gedocumenteerd. Dit geldt zowel voor de eerste diagnose (pre-scan) als voor de eindcontrole (post-scan) na reparatie of kalibratie.

Meer informatie over bestuurdersassistentiesystemen en regelgeving/wetgeving vindt u op de volgende themapagina's:

Sensorsoorten voor bestuurdersassistentiesystemen in één oogopslag

SSL HD Matrix led-koplampen

Rijstrookwisselassistent

Adaptieve cruisecontrol - sensor instellen

Kraftfahrt-Bundesamt (Duits Federaal Bureau voor motorvoertuigen) - Typegoedkeuring - VN-Reglement nr. 155 (cyberbeveiliging)

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:32019R2144

VN-Reglement nr. 155 — Uniforme bepalingen voor de goedkeuring van voertuigen met betrekking tot cyberbeveiliging en het beheersysteem voor cyberbeveiliging [2021/387] - Publicatiebureau van de EU

FAQ - Veelgestelde vragen

Helemaal niet nuttig

Zeer nuttig

Onderdelenzoeker

Kenteken Handmatige voertuigidentificatie OE-nr.

Onderdelenzoeker

Eenvoudige voertuigidentificatie met Kenteken Bepaal ook de reserveonderdelen met OE-nummers Gedetailleerde productinformatie Vind groothandels bij u in de buurt