Projektbeschreibung

Open-Access-Geodatenbanken ermöglichen es heute schnell und effizient an Umweltinformationen zu gelangen. Jedoch ist die Aktualität der Daten für viele Anwendungen auf Grund seltener Aktualisierungen nicht ausreichend. Off-Highway-Maschinen werden zunehmend mit Sensoren ausgerüstet, welche permanent Informationen über die Umgebung erfassen. Im Projekt wurde untersucht, wie diese Maschinendaten genutzt werden können, um daraus Geodaten und Umgebungsmodelle abzuleiten. Es wurden verschiedene Lösungsansätze zur Datensynthetisierung ermittelt. Auch die Integration in die mCLOUD wurde untersucht. Als Anwendung wurde dies auf einer RWTH-Testbaustelle in einen Radlader integriert und praktisch erprobt

Ergebnisse und Wirkungen

Im Rahmen des Forschungsprojekts wurden verschiedene Arbeitsschritte in praktischen Versuchen an einem Radlader durchgeführt. So wurden Maschinendaten aufgezeichnet und analysiert, Datendienste zur Echtzeit-Generierung von Oberflächentopografien, Kartographierung von Bodenbelastungen, Analyse von Straßenbeschädigungen entwickelt, eine Toolchain zur Datenaufbereitung entwickelt und die gewonnenen Geodaten mit der mCLOUD fusioniert.

In der Studie konnte nachgewiesen werden, dass vorhandene Maschinendaten genutzt werden können, um umfangreiche Umgebungsdaten und -modelle abzuleiten. Außerdem wurden Datendienste entwickelt, die für den Maschinenbetreiber und für Dritte genutzt werden können. Mehrere potentielle Anwender haben bereits ein Interesse an der Toolchain und den Algorithmen bekundet. In weiterführenden Projekten sollen die Algorithmen in praktische Anwendungen überführt werden. Dies bietet insbesondere in dünn besiedelten Gebieten einen Mehrwert, da so mit wenig Aufwand umfangreiche Daten erhoben werden können