Projektbeschreibung

Lkw-Auflieger verfügen derzeit kaum über sensortechnische Überwachung, beispielsweise der Lastverteilung, geschweige denn über eine telematische Anbindung an eine Cloud (öffentlich & privatwirtschaftlich). Folglich liegen Speditionsbetrieben keine aktuellen Zustandsdaten Ihrer Gespanne vor. So kann es durch Überladung zur Beschädigung der Verkehrs-Infrastruktur kommen und Infrastrukturschäden (Schlaglöcher) werden nicht erkannt und zugeordnet. Die Durchführbarkeitsstudie „CargoTrailSense“ hat gezeigt, dass es möglich ist, den Speditionsbetrieben diese Daten zur Verfügung zu stellen und damit präventiv Infrastrukturschäden zu begegnen. Durch die sensorbasierte Systementwicklung mit Datenbankanbindung kann eine Data Governance mit wirtschaftlichem Mehrwert realisiert werden.

Ergebnisse und Wirkung

Das entwickelte System wurde an einem Lkw-Gespann unter experimentellen und realen Bedingungen getestet. Aus den gemessenen Daten wurden Modelle erstellt, die sowohl eine Erkennung der Beladung ermöglichen als auch den Straßenzustand ortsaufgelöst erfassen können. Durch die Nutzung der MDM-Datenbank und der mCLOUD werden die Daten in anonymisierter Form als Beispieldatensatz öffentlich zugänglich gemacht. Basierend auf der Grundlagenstudie wurden zusammen mit den Partnern weitere Investitionen zur Skalierung und Weiterentwicklung angestoßen. Zur angestrebten wirtschaftlichen Nutzbarmachung des Systems ist eine Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Grundlagen erforderlich. Das Projekt kann damit einen Beitrag zur Erhöhung der Verkehrssicherheit durch Vermeidung von falscher Beladung leisten und autonomes Fahren durch die Sensordatenfusion unterstützen. Zudem liefert es für die Infrastrukturbetreiber eine verbesserte Nachverfolgung bereits bestehender Schäden, eine Abgleichmöglichkeit für Wiegeeinrichtungen und einen präventiven Schutz vor zu hoher Belastung, was einen Paradigmenwesel darstellt