OHT2 | Off Highway-Twins-2

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Fusion von Maschinen- und Geodaten in Digitalen Zwillingen von Infrastrukturobjekten und deren Umgebung für die Erfassung, Planung, Bau, Betrieb und Instandhaltung

Im Lebenszyklus von Infrastrukturobjekten anfallende Arbeiten benötigen eine verlässliche Datengrundlage. Behörden stellen hierzu vielfältige (Geo-)Daten bereit. Die Herausforderung ist, geeignete weitere Datenquellen zu erschließen, mit diesen die Qualität behördlicher Daten (Aktualität, Flächendeckung, Detaillierung, Genauigkeit, Semantik) auf ein geeignetes Niveau zu heben, und das Ergebnis so in Arbeitsprozesse zu integrieren, dass es für Erfassung, Planung, Bau, Betrieb, Instandhaltung nutzbar ist.

Im Rahmen des Projekts Off-Highway-Twins 2 wird daher über einen Zeitraum von drei Jahren untersucht, wie Umgebungsdaten auf der Basis von digitalen Zwillingen mobiler Arbeitsmaschinen abgeleitet und in Cloud-Datendienste überführt werden können. Das Projekt Off-Highway-Twins 2 wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert. Um diese Fragestellung auch in der Praxis zu untersuchen, haben sich drei Institute der RWTH Aachen und fünf Firmen aus der Region zusammengeschlossen. Diese Projektpartner sind im Einzelnen die Institute für fluidtechnische Antriebe und Systeme (ifas), für Mensch-Maschine-Interaktion (MMI), für Baumanagement, Digitales Bauen und Robotik im Bauwesen (ICoM) der RWTH Aachen und die Unternehmen STRABAG AG, albert.Ing GmbH, FLUIDON Gesellschaft für Fluidtechnik mbH, Meastream GmbH, und IQstruct Engineering GmbH.

Projektziel

Durch Fusion von (Geo-)Daten aus der Cloud mit Sensor- und Telemetriedaten von Maschinen/Fahrzeugen sollen mittels Modellbildung, Sensordatenfusion und Künstlicher Intelligenz aktuelle, flächendeckende, detaillierte, genaue, semantische Modelle von Infrastrukturobjekten und ihrer Umgebung, die Off-Highway Twins, in Echtzeit abgeleitet, über den gesamten Lebenszyklus der entsprechenden Infrastrukturobjekte aktuell gehalten und in etablierte und neue Arbeitsprozesse integriert werden.