{"id":6829,"date":"2024-03-10T11:24:49","date_gmt":"2024-03-10T10:24:49","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/03\/10\/th-koeln-untersucht-einsatz-von-ki-bei-projekttransporten\/"},"modified":"2024-03-10T11:24:49","modified_gmt":"2024-03-10T10:24:49","slug":"th-koeln-untersucht-einsatz-von-ki-bei-projekttransporten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transportjournal.com\/de\/2024\/03\/10\/th-koeln-untersucht-einsatz-von-ki-bei-projekttransporten\/","title":{"rendered":"TH K\u00f6ln untersucht Einsatz von KI bei Projekttransporten"},"content":{"rendered":"<h5><strong>Der Transport von mobilen Kr\u00e4nen f\u00fcr Bauprojekte oder von Rotorbl\u00e4ttern f\u00fcr Windkraftanlagen stellt Unternehmen und Beh\u00f6rden vor Herausforderungen. Um die Befahrbarkeit kritischer Streckenabschnitte wie Engstellen zu gew\u00e4hrleisten, werden h\u00e4ufig Simulationen per Software eingesetzt. Die TH K\u00f6ln untersucht in einer Machbarkeitsstudie, wie diese \u00dcberpr\u00fcfung unter anderem mithilfe K\u00fcnstlicher Intelligenz einfacher und zeitsparender durchgef\u00fchrt werden kann.<\/strong><\/h5>\n<p>(K\u00f6ln) \u201eSchon die Planung der Transporte ist ein komplexes Unterfangen. Um eine Ausnahmegenehmigung zu erhalten, m\u00fcssen die Antragsteller*innen unter anderem Stra\u00dfenbeschaffenheit, Br\u00fccken, Tunnel, enge Kurven, Steigungen, Gef\u00e4lle und hinderliche Vegetation ber\u00fccksichtigen. Um s\u00e4mtliche kritische Stellen auf der Strecke identifizieren zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen gro\u00dfe Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert werden. An der Hochschule laufen dazu verschiedene Forschungsprojekte. Unser Ziel ist es, ein speicher- und recheneffizientes Verfahren f\u00fcr die Befahrbarkeitsanalyse zu entwickeln und zu testen\u201c, berichtet Projektleiter Dr. Ren\u00e9 Degen vom CAD CAM Center Cologne der TH K\u00f6ln.<\/p>\n<h5><strong>Zwei Ans\u00e4tze vergleichen<\/strong><\/h5>\n<p>Zu Beginn des Projekts werden zwei reale Engstellen auf einer Transportroute mit zwei unterschiedlichen Verfahren vermessen. Im ersten zu testenden Verfahren fliegen die Forschenden die Transportstrecke mit einer Drohne ab. Die gewonnenen Bilddaten werden mittels Photogrammetrie zu einer 3D-Punktwolke verarbeitet, um ein digitales Abbild der Engstellen zu erhalten. \u201eJedes Bild ist mit einem Geotag versehen, der angibt, wo sich die Drohne gerade befindet. Bei der Photogrammetrie analysiert eine Software die Fotos, um gemeinsame Merkmale oder Punkte zu identifizieren. Durch den Vergleich dieser Punkte \u00fcber die verschiedenen Bilder hinweg kann die Software die geografische Position im 3D-Raum bestimmen\u201c, erl\u00e4utert Degen.<\/p>\n<p>Als vergleichendes Verfahren entwickeln die Forscher*innen der TH K\u00f6ln ein mobiles Mapping-System, das auf dem Dach eines Fahrzeugs befestigt wird. Dabei wird jedem Messpunkt, der mit einem Laserscanner erfasst wird, \u00fcber Satellit eine geografische Position zugewiesen. Anschlie\u00dfend werden die Geodaten zu einer 3D-Punktwolke zusammengef\u00fchrt. \u201eZus\u00e4tzlich montieren wir eine Kamera auf das Messsystem und legen die damit aufgenommenen Bilder in unserer Software \u00fcber die Punktwolke, die dann entsprechend der Umgebung eingef\u00e4rbt wird. So entstehen 3D-Modellkarten, die den Nutzer*innen die visuelle \u00dcberpr\u00fcfung der Aufnahmen erleichtern sollen\u201c, erkl\u00e4rt der Projektleiter.<\/p>\n<h5><strong>Routenplanung und Kollisionspr\u00fcfung<\/strong><\/h5>\n<p>Neben den Umgebungsdaten werden Informationen \u00fcber die Geometrie des zu transportierenden Gro\u00dfger\u00e4tes in einen Algorithmus eingespeist, um eine K\u00fcnstliche Intelligenz zu trainieren. \u201eDer Algorithmus erh\u00e4lt die Aufgabe, eine Route mit m\u00f6glichst geringem Kollisionsrisiko zu finden. Im Falle einer Engstelle wird beispielsweise die Ber\u00fchrung der Ladung mit Str\u00e4uchern oder B\u00fcschen als weniger gravierend eingestuft, w\u00e4hrend der Kontakt mit einer Br\u00fccke oder Hauswand als potenziell schwerwiegendes Ereignis angesehen wird. Anschlie\u00dfend pr\u00fcfen wir, mit welcher Datengrundlage der beiden Verfahren die Analyse zuverl\u00e4ssiger und einfacher durchzuf\u00fchren ist\u201c, so Degen.<\/p>\n<p>Um den Praxisbezug im Projekt zu gew\u00e4hrleisten, wird ein forschungsbegleitender Arbeitskreis aus Unternehmen, Beh\u00f6rden und Verb\u00e4nden gegr\u00fcndet. Durch den kontinuierlichen Austausch mit den Partnern soll sichergestellt werden, dass die prototypische Datenverarbeitung und Simulation der Befahrbarkeit bei potenziellen Anwender*innen wie Transportfirmen, Projektierern, Genehmigungsstellen sowie bei den Genehmigungsstellen auf Akzeptanz st\u00f6\u00dft.<\/p>\n<p>Die Machbarkeitsstudie soll die Grundlage f\u00fcr vertiefende Forschungen in diesem Bereich bilden. Dar\u00fcber hinaus ist geplant, die Ergebnisse in einem Folgeprojekt zu validieren und in die Entwicklung eines marktf\u00e4higen Produktes zu \u00fcberf\u00fchren.<\/p>\n<h5><strong>\u00dcber das Projekt<\/strong><\/h5>\n<p>Das Projekt \u201epointCloud2Model\u201c wird am CAD CAM Center Cologne der TH K\u00f6ln durchgef\u00fchrt, das von Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. Margot Ruschitzka geleitet wird. Dr. Ren\u00e9 Degen \u00fcbernimmt die Projektleitung. Der forschungsbegleitenden Arbeitsgruppe geh\u00f6ren der Bundesverband Schwertransporte und Kranarbeiten e.V., der Landesbetrieb Mobilit\u00e4t Rheinland-Pfalz, der Sensorikanbieter IGI mbH sowie das Transportunternehmen BigMove AG an. Das einj\u00e4hrige Vorhaben wird \u00fcber die F\u00f6rderrichtlinie \u201emFUND\u201c des Bundesministeriums f\u00fcr Digitales und Verkehr mit 200.000 Euro gef\u00f6rdert.<\/p>\n<p>Foto: \u00a9 CAD CAM Center Cologne<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Transport von mobilen Kr\u00e4nen f\u00fcr Bauprojekte oder von Rotorbl\u00e4ttern f\u00fcr Windkraftanlagen stellt Unternehmen und Beh\u00f6rden vor Herausforderungen. 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