Quelle: IFS
Problemstellung
Der zuverlässige Betrieb von schienengebundenem Verkehr hängt in hohem Maße von dem Zustand der Gleisinfrastruktur ab. Im Bereich des städtischen Nahverkehrs werden die aufwendigen Überprüfungen bisher hauptsächlich manuell durchgeführt. Die Kombination von nachrüstbaren mobilen Messsystemen und Datenplattformen bietet das Potenzial, diese Prozesse zu automatisieren sowie den Zustand besser analysieren und prognostizieren zu können, um so die Zuverlässigkeit des ÖPNV zu steigern.
Projektziel
Das Projekt Smart.TRAM setzt sich zum Ziel, eine datengetriebene Lösung zur kontinuierlichen Überwachung von Fahrwegen zu entwickeln. Im Vordergrund steht dabei die Entwicklung datengetriebener Verfahren zur Ermittlung der Gleisinfrastrukturqualität ohne die Installation von genehmigungspflichtiger Messtechnik am Fahrwerk von Regelzügen. Dabei spielt die hochgenaue Lokalisierung und Klassifikation von Schienenfehlern eine tragende Rolle.
Durchführung
Zur Durchführung des Projektes werden Smartphones und ggf. zusätzliche Sensoren in verschiedenen Fahrzeugen im Fahrerraum platziert, um kontinuierlich über die Projektlaufzeit Daten (z.B. Beschleunigung, Position und Bilddaten) aufzunehmen. Eine Datenplattform sammelt die Daten und ermöglicht die Entwicklung neuartiger Verfahren zur Bewertung der Gleislage und der Detektion von Schienenfehlern. Zusätzliche Streckenbegehungen und Validierungsmessungen sichern dabei die Ergebnisqualität ab.
| Verbundkoordinator | Institut für Schienenfahrzeuge und Transportsystem (IFS) der RWTH Aachen University
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| Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt) | 1.662.291 Euro (davon 70 % Förderquote durch BMDV) |
| Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt) | 10/2023 bis 09/2026 |
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| Ansprechpartner | Institut für Schienenfahrzeuge und Transportsystem (IFS) der RWTH Aachen University Philipp Leibner, M.Sc. Tel.: +49 241 80-25581 E-Mail: Philipp.leibner@ifs.rwth-aachen.de |