Problemstellung
Aufgrund des verhältnismäßig hohen Durchschnittsalters der Bahninfrastruktur in Deutschland und den damit oftmals „historischen“ Bestandsplänen hat die Bestandsdokumentation bei der Deutschen Bahn einen hohen Stellenwert. Die Bestandserfassung und Aktualisierung der Pläne stellt für den Betreiber, die DB Netz AG, eine enorme Herausforderung aber auch Chance dar. Über 4,6 Millionen Bestandspläne müssen kontinuierlich auf ihre Aktualität und Richtigkeit überprüft werden. Die vorhandenen Bauwerksbücher für Neu- oder Umbaumaßnahmen sind oftmals lückenhaft oder widersprüchlich zum tatsächlichen Bestand. Dieser Umstand führt zu erheblichem Mehraufwand in der Bestandserhaltung, sowie bei der Grundlagenermittlung für Infrastrukturplanungen im bestehenden Netz.
Hypothese: Alle Prozesse der Bauwerksinstandhaltung benötigen eine verlässliche Geometriebasis
Ein digitales Bestandsmodell, das sämtliche vorhandene Informationsquellen homogenisiert und auf einer neu aufgenommenen Punktewolke basiert, kann im Zuge der Planung und dem Betrieb von Eisenbahnstrecken zu einer erheblichen Effizienzsteigerung führen und neben der Abbildung des IST-Zustandes auch für weiterführende Betriebsanalysen verwendet werden. Es hat sich herausgestellt, dass für ein effektives, modellbasiertes Bestandsmanagement eine sehr hohe geometrische Ausprägung des digitalen Modells vorhanden sein muss. Die Realität soll im Zuge dieses Vorhabens durch Drohnenaufnahmen über Punktewolken in ein digitales Modell überführt werden, welches weiterführend mit semantischen Informationen veredelt wird.
Die Zusammenführung der zahlreichen vorhandenen Informationsquellen stellt dabei eine wesentliche Herausforderung dar. Diese inhomogenen Daten müssen auf Richtigkeit und Aktualität überprüft und bewertet werden, um darauf folgend sinnvoll mit dem Modell verknüpft werden zu können. Die Machbarkeitsstudie soll ermitteln, welche der dazu notwendigen Prozessschritte zum Beispiel durch Methoden des Machine Learning automatisiert werden können.
Kernziel: Erstellung eines georeferenzierten, dreidimensionalen, verlässlichen, objektbasierten Geometriemodells aus aktuellen Aufnahmen unter Einbezug vorhandener heterogener Bestandsdaten.
Im Ergebnis dieses Vorhabens soll die Machbarkeit der Forschungsidee validiert werden und bei positiver Bewertung in einem Folgeprojekt detailliert ausgearbeitet werden. Auf Basis dieses Konzepts können UAV-Befliegungsdaten künftig teilautomatisiert in digitale Bestandsmodelle überführt, mit den Daten aus vorliegenden Bestandsplänen angereichert und abgeglichen werden. Eine fortlaufende Aktualität der Bestandsdaten in der deutschen Infrastruktur stellt die konsistente Datengrundlage für die Optimierung und Instandhaltung, nicht nur des Eisenbahnnetzes dar. Mit einer weitestgehend automatisierten und damit Kosten- und Ressourceneffizienten Aktualisierung, ist es darüber hinaus möglich, bei Planungs- und Bauprojekten, die aufgrund des Stufenplans des BMVIs ab 2020 mit der BIM-Methode realisiert werden sollen, auf ein digitales Bestandsmodell zurückzugreifen.
Fernziel: Erfassung von Masterdatensätzen durch Drohnenbefliegung mit automatisiertem Prozess der Geometriemodellerstellung und Integration plausibilisierter, homogener Bestandsdaten.
Somit können alle für die Ersatz- und Neubauplanungen von Infrastrukturanlagen notwendigen und vorhandenen Informationen stets aktuell im Modell referenziert werden, sodass die Planungen stets auf einer validen Datengrundlage basierten und dadurch deutlich effizienter durchgeführt werden können.
Weitere Informationen:
Projektpartner
- Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover (Institut für Baumanagement und Digitales Bauen ICoM), www.icom.uni-hannover.de (Projektkoordination)
- Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM, Freiburg, www.ipm.fraunhofer.de
- Marx Krontal Partner, MKP GmbH, Weimar, www.marxkrontal.com
Projektzeitraum
- 01.06.2020, Laufzeit 10 Monate
Presse
Ansprechpartner
30167 Hannover
