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ZEBRA: Zustandserfassung und -bewertung

Quelle: TU Kaiserslautern

Problemstellung

Für die Einsicht in den Aufbau von Straßenbefestigungen werden häufig zerstörerische Prüfverfahren (z.B. Kernentnahme) eingesetzt. Der Einsatz eines Ground Penetrating Radars (GPR) ermöglicht zwar die zerstörungsfreie Erfassung des Straßenkörpers sowie der Erkennung von Anomalien, kommt derzeit jedoch lediglich in Spezialfällen zum Einsatz. Zudem nutzen Verfahren der Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) aktuell Sensormessungen der Ebenheit und Griffigkeit sowie systematisierte, visuelle Inspektion von Bildern der Straßenoberfläche. Wesentliche Hürde in beiden Fällen bleibt der manuelle Aufwand zur Erfassung und insbesondere zur Auswertung der erhobenen Daten.

Projektziel

Projektziel von „ZEBRA“ ist die automatisierte Zustandsüberwachung kommunaler Straßen durch den Einsatz moderner Methoden der Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz (KI). Erreicht wird dies durch die Schaffung digitaler Zwillinge, welche die Speicherung, Verarbeitung und Interpretation weitestgehend automatisieren und die Nutzung der generierten Informationen durch Anwender ermöglichen, indem ZEB- und GPR-Daten durch ein integratives Datenmanagement- und Interpretationssystem verbunden werden. Die Lösung wird am Beispiel der Stadt Kaiserslautern entwickelt und kurz- bis mittelfristig auf weitere Kommunen in Deutschland erweitert.

Durchführung

„ZEBRA“ erweitert die Methodik des Vorgängerprojekts „RADSPOT“ sowie die Funktionalität und Fähigkeit des digitalen Zwillings, die eine Steigerung der Effizienz und Genauigkeit der Verarbeitung von großen heterogenen Datenmengen ermöglicht. Es sollen zunächst Georadardaten mittels eines GPR-Sensors erhoben sowie eine ZEB-Befahrung für das gesamte Stadtgebiet Kaiserslautern durchgeführt werden. Daraufhin werden bestehende Systeme für diese Daten und ihre abgeleiteten Informationen erweitert und eine integrative Interpretation durchgeführt. Die ZEB-Oberflächenbilder sowie GPR-Daten werden anschließend mittels geeigneter KI-Algorithmen zur Mustererkennung ausgewertet.

Verbundkoordinator

Technische Universität Kaiserslautern

  • FKZ: 19F2234A

Projektvolumen

(zum Bewilligungszeitpunkt)

629.674,45 €, davon 79 % Förderung durch BMDV

Projektlaufzeit

(zum Bewilligungszeitpunkt)

12/2022 – 11/2024
Projektpartner

Heller Ingenieurgesellschaft mbH, Darmstadt

  • FKZ: 19F2234B

Gesellschaft für Geowissenschaftliche Dienste mbH, Leipzig

  • FKZ: 19F2234C
Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. Naim Bajcinca

Technische Universität Kaiserslautern
Tel.: +49 631 205-3230
E-Mail: naim.bajcinca@mv.uni-kl.de