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Maintainer-Award für Verbundprojekt PLuTO

Maintainer-Award für Verbundprojekt PLuTO der Forschungsgruppe Telematik

BVG mit Wissenschaftspartner TH Wildau Instandhalter des Jahres

Die Berliner Verkehrsbetriebe sind anlässlich des diesjährigen Instandhaltungskongresses MainDays für ein gemeinsam mit der Technischen Hochschule Wildau, dem Deutschen Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz und der Condat AG umgesetztes Forschungsprojekt zum „Instandhalter des Jahres 2016“ gekürt worden. Den begehrten Maintainer-Award erhielt das Unternehmen für das Verbundprojekt PLuTO („Portable Lern- und Wissensplattform zum Transfer episodischen Wissens in Organisationen“), das mit Fördermitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung in der Komponenteninstandsetzung von U-Bahn-Werkstätten realisiert wurde.

Vor dem Hintergrund langer Lebenszyklen der U-Bahn-Züge, die zum Teil seit 60 Jahren im Einsatz sind, sollte die Fahrzeug-Wartung in die Lage versetzt werden, schnell auf relevante Informationen zurückgreifen zu können. Insbesondere das situativ erforderliche Erfahrungswissen älterer Mitarbeiter, das nicht in Handbüchern etc. niedergelegt ist, galt es, direkt am Arbeitsplatz und im Kontext des jeweiligen Arbeitsprozesses zu erfassen und bereitzustellen, sowie das technische Wissen neuer Mitarbeiter schnell in die Wissensdrehscheibe des Unternehmens einzubinden.

Im Rahmen des Projektes wurde für die Fahrzeugwartung ein integriertes IT-System entwickelt, das neben der Arbeitsplanung aus einer Wissensdatenbank und einem mobilen Assistenten für Wissensabruf und Erfassung besteht. Einen besonderen Clou bietet die in die mobile Lösung integrierte Augmented-Reality-Komponente, die eine automatische Objektidentifizierung ermöglicht.

Die Forschungsgruppe Telematik der TH Wildau unter Leitung von Prof. Dr. Ralf Vandenhouten entwickelte für das elektronische Assistenzsystem komplexe Algorithmen der Bildverarbeitung zur Unterstützung der logistischen und Arbeitsprozesse in den altersgemischten Technik-Teams von U-Bahn-Werkstätten. Dazu zählen die automatische Erkennung und Lokalisierung von Bauteilen der U-Bahn-Züge (z.B. von Antriebsmotoren) und Verfahren der Augmented Reality (Einblendung von textlichen, bildlichen oder auch Audio- bzw. Videodateien), die im Kontext der so ermittelten Bauteile stehen.

Fachlicher Ansprechpartner an der TH Wildau:

Prof. Dr. Ralf Vandenhouten

Exkursion zum DLR am 10.5.16

Im Rahmen der Lehrveranstaltung „Fahrzeugsystemtechnik“, Wahlpflichtmodul im 6. Semester des Bachelor-Studiengangs Telematik, findet alljährlich eine Exkursion zum Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), Institut für Verkehrssystemtechnik  statt. Prof. Fabig bietet so den Studierenden einen Einblick in die reale Welt der Forschung und Projekte zu Anwendungen der Verkehrsüberwachung und Verkehrssteuerung.

Nach einer Präsentation ausgewählter Aufgaben von Dr.-Ing. Marek Junghans, wissenschaftlicher Mitarbeiter am DLR, konnten die Studierenden der T/13 den Serverraum, eine Messbrücke und deren Schaltschrank, das Messfahrzeug und den LSA-Forschungsraum besichtigen.

DLR Messbruecke 9288

Messbrücke

DLR mit T13 9306

Messfahrzeug

Vermeidung von Kollisionen zwischen Nutzfahrzeugen und Radfahrern

Der Straßenverkehr ist in den vergangenen Jahrzehnten kontinuierlich sicherer geworden. Die Zahl der Kollisionen zwischen Fahrradfahrern und Nutzfahrzeugen (NFZ) ist jedoch immer noch hoch. Ein typisches Szenario liegt an innerstädtischen Kreuzungen vor, wenn schwere NFZ rechts abbiegen wollen und den Radweg bzw. den rechten Fahrstreifen nicht oder nur ungenügend einsehen können. Hier kommt es immer wieder (oft auch durch wenig defensives Verhalten der Radfahrer) zu schweren und häufig tödlichen Unfällen.

Dieser Thematik haben sich die Studentinnen und Studenten im dritten Semester des Master-Studiengangs Telematik angenommen. Im Rahmen der Lehrveranstaltung Telematik-Projekt unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Brunthaler und Prof. Dr. Ralf Vandenhouten sollten sie ein technisches Konzept und Prototypen entwickeln, mit denen sich die Zahl der Kollisionen signifikant reduzieren lassen.

Die Lösungen sollten unter anderem folgende Anforderungen erfüllen:

  • Hohe Zuverlässigkeit (Kollisionserkennungsrate)
  • Einfacher Einbau, geringes Gewicht und Raumbedarf
  • Langlebige bzw. autarke Energieversorgung
  • Darstellung / Warnung der ermittelten möglichen Unfallschwerpunkte bei Annäherung sowohl für NFZ-Fahrer als auch für Radfahrer
  • Telemetrische Übertragung der Position jedes mobilen Gerätes an eine Zentrale zur Erkennung von potentiellen Unfall-Schwerpunkten und als Hilfsdaten für Verkehrslage-Systeme
  • Ereignis-Logging zur statistischen Auswertung von Beinahe-Kollisionen
  • Einhaltung des Datenschutzes
  • Nachweis der Tauglichkeit des Konzeptes durch eine VR-Simulation (Virtual Reality)

 

Die Systeme sollten jeweils miteinander kommunizierende Komponenten für Fahrräder, Nutzfahrzeuge und die Straßeninfrastruktur einhalten. Die Aufgabe wurde von drei Teams mit jeweils sechs Studierenden bearbeitet und erfolgreich gelöst. Eingesetzt wurden dabei unterschiedliche Technologien wie Bildverarbeitung mit Farb- und IR-Kameras, Radar, LIDAR, Bluetooth, WiFi, Mobilfunk. GPS sowie diverse Hardware-Komponenten für Embedded Computing. Die Ergebnisse stellen die drei Gruppen auf ihren Projekt-Webseiten vor:

Patrick Below, Konstantin Bychkov, Johannes Reger, Hans-Werner Roitzsch, Stefan Tietz und Konstantin von Eigen haben das System Ghisallo realisiert.

Die Lösung LiveSensor wurde von Benjamin Körner, Kevin Kroll, Marcel Linke, Christopher Rohrlack, Roman Tsoy und Christian Wille entwickelt.

Von Christian Bach, Janine Bressler, Christian Günther, Jonny Leuschner, Arsentiy Myglin und Daniyar Nurpeissov stammt das System ThirdEye.