Verbundprojekt: Automatisierte 3D-Routenplanung für Großraum- und Schwertransporte; Teilprojekt: Objekterkennung und Vektorisierungs-Software für die Routenplanung

Das Ziel des Projektkonsortiums ist es, eine automatisierte Routenplanung und Routenvermessung für Großraum- und Schwertransporte zu schaffen, indem wir intelligente Technologien kombinieren, die Hindernisse automatisch erkennen und bewerten und 3D-Schleppkurven-Simulationen durchführen können. Potenzielle Kollisionen zwischen Straße/Infrastruktur und dem Transportfahrzeug mit seiner Ladung können mit unseren Daten automatisch erkannt und vorhergesagt werden. Rohdaten von Straßen, Straßenumgebung und Infrastruktur werden von einem optischen Messsystem auf einem Vermessungsfahrzeug erfasst, dann von einer auf Deep-Learning-Algorithmen basierenden Objekterkennungssoftware verarbeitet und von einem 3D CAD-basierten Simulationswerkzeug für 3D-Schleppkurven verwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen. Fraunhofer IPM wird im Projekt zwei Software-Module entwickeln: SmartObstacle ist ein auf Deep-Learning-Algorithmen basierendes Softwaremodul, das automatisch für die Routenbewertung relevante Objekte erkennen kann, d. h. Straßen- und Infrastruktureigenschaften (z. B. Brücken, Tunnel) und Objekte innerhalb des Pfades (z. B. Bäume, Blitzmasten). SmartVec ist ein Softwaremodul, das darauf spezialisiert ist, Straßen- und Infrastrukturdaten in ein CAD/BIM-basiertes Format zu übertragen, das dann von der Schleppkurven-Simulationssoftware genutzt werden kann. Grundlage für SmartVec ist die Vektorisierung von 3D-Straßen- und Hindernisdaten.