Quelle: Hochschule Kempten
Problemstellung
Der Straßenzustand hat einen entscheidenden Einfluss auf die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer und beeinflusst den Fahrkomfort sowie den Fahrzeugverschleiß. Daher ist die Instandhaltung der Straßen von großer Bedeutung. Aber Straßenreparaturen sind teuer. Je früher Straßenschäden entdeckt werden und je früher die Instandsetzung erfolgt, desto kostengünstiger kann sie sein.
Projektziel
Projektziel von „ErNeSt“ ist die Erarbeitung eines Verfahrens, mit welchem sich Straßen in Bezug auf die Fahrbahnoberfläche bewerten und nach Zustand klassifizieren lassen. Das Beschleunigungsgeschehen soll in Weiterführung des mFUND-Projektes „ERST“ zur Erfassung relevanter Streckenabschnitte herangezogen werden. Wenn aus den aktuellen Bewegungsverläufen hervorgeht, dass Schäden vorliegen, wird mittels Bilderkennung die Art des Straßenschadens ermittelt und dokumentiert. Zusätzlich werden 3D-Daten zur Verifizierung herangezogen.
Durchführung
Das Messsystem eines Linienbusses aus dem Projekt „ERST“ wird um ein Kamerasystem erweitert. Zudem wird in einem Pkw-Versuchsfahrzeug ein identisches Messsystem integriert und durch ein LIDAR-System (3D) ergänzt. Die Messdaten aller Systeme werden unter Berücksichtigung des Datenschutzes in umfangreichen Testfahrten aufgenommen, übertragen und analysiert. Mittels Einsatz von KI sowie effizienter Algorithmen erfolgt darauf basierend eine Zustandserfassung.
| Verbundkoordinator | Hochschule Kempten
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| Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt) | 950.383 €, davon 80 % Förderung durch BMDV |
| Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt) | 01/2023 – 12/2025 |
| Projektpartner |
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| Ansprechpartner | Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten - Fakultät Informatik, Tel.: +49 831 2523-198 |