Erweiterte Fahrerassistenzsysteme (ADAS) gewinnen in der Fahrzeugentwicklung immer mehr an Bedeutung. Insbesondere bei Nutzfahrzeugen führt dies zu mehr Sicherheit, mehr Komfort für den Fahrer und geringeren Gesamtbetriebskosten. Die derzeit auf dem Markt befindlichen Systeme zielen auf SAE Level 2 mit teilautomatisierten Fahrfunktionen ab. Zukünftige Lkw-Designs werden höhere Automatisierungsgrade anstreben. In diesem Zusammenhang ist die Kenntnis des Reibwertpotenzials zwischen der Straßenoberfläche und den Fahrzeugreifen sowie die anschließende Anpassung automatisierter Fahrfunktionen von entscheidender Bedeutung für eine sichere Längs- und Querführung von Fahrzeugen im Allgemeinen. In vorangegangenen Forschungsprojekten wurde ein zuverlässiges und funktionales Verfahren zur ursachenbasierten Reibwertpotenzialschätzung für Pkw entwickelt (Müller et al., 2017; Müller et al., 2019). Unfälle, die durch Straßenglätte verursacht werden, machen einen erheblichen Anteil am Gesamtunfallgeschehen aus. Mit Hilfe einer detaillierten Analyse von Unfalldaten konnte gezeigt werden, dass das System ein großes Potenzial zur Unfallvermeidung hat. Dies gilt auch für Lkw-Unfälle (Müller et al., 2021). Die Methode selbst ist fahrzeugunabhängig, jedoch an Pkw und deren Fahrdynamik angepasst. Im Rahmen des von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) finanzierten Forschungsprojekts "Prognose des Reibungspotenzials bei schweren Nutzfahrzeugen (> 12 t)" wird die Abschätzung des Reibungspotenzials weiterentwickelt und für schwere Nutzfahrzeuge angepasst. In diesem Bericht werden verschiedene Ergebnisse aus realen Fahrversuchen, die Methode der Reibwertpotenzialschätzung im Allgemeinen, sowie eine Betrachtung des möglichen Einsatzes für zukünftige Lkw-Fahrerassistenzfunktionen vorgestellt. Das maximal nutzbare Reibwertpotenzial wird durch Bremsmanöver innerhalb des ABS-Regelbereichs bei Geradeausfahrten auf horizontalen Straßenabschnitten ermittelt. Alle Reibwertpotenzialmessungen werden parallel mit einem Sattelzug-Lkw und einem Pkw durchgeführt, um einen permanenten Vergleich zwischen beiden Fahrzeugen zu ermöglichen. Zusätzlich zu den fahrzeugeigenen Sensoren sind beide Versuchsfahrzeuge mit entsprechender Messtechnik zur Aufzeichnung der Beschleunigung und weiterer Umweltdaten ausgestattet. Zunächst werden erste Untersuchungen auf einer Teststrecke durchgeführt, um den Einfluss unterschiedlicher Beladungszustände und verschiedener Ausgangsgeschwindigkeiten auf das maximal nutzbare Reibwertpotenzial zu ermitteln. Weitere Messungen werden auf verschiedenen bewässerten Oberflächen durchgeführt. Anschließend werden Reibwertpotenzialmessungen unter realen Fahrbedingungen auf öffentlichen Straßen in Brandenburg durchgeführt. Über einen Zeitraum von mehr als einem Jahr wird von der TU Berlin und der IAV eine umfangreiche Reibwertdatenbank aufgebaut. Das Ziel ist es dabei möglichst alle Witterungsbedingungen eines Jahres zu berücksichtigen. Vergleichbare Messungen zwischen Pkw und Lkw in einem solchen Umfang sind aus der aktuellen Literatur nicht bekannt. Es wird daher ein ursachenbasierter Ansatz zur Reibwertpotenzialschätzung entwickelt, welcher zuverlässige Ergebnisse liefert und im Echtzeitbetrieb eingesetzt werden kann. Der Kern dieser Methode basiert auf der Abschätzung des Straßenzustandes unter ausschließlicher Verwendung externer Wetterdaten, die eine Reibwertpotenzialvorhersage für den Bereich um das Ego-Fahrzeug gewährleisten. Spezifische Anpassungen des Algorithmus ermöglichen die Übertragbarkeit für die Anwendungen im Schwerlastverkehr. Die Ergebnisse umfassen verschiedene Analysen der Effektivität des Systems, wobei der Schwerpunkt auf der Quantifizierung seiner Zuverlässigkeit und Genauigkeit für den Versuchs-Lkw liegt.