LaDeLok

Laserbasierte Detektion von Lockerungen im Straßenbahngleis

Laufzeit: 01.01.2023 – 30.06.2024
Förderung: Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)

 

Für mehr Sicherheit und Pünktlichkeit im ÖPNV sollen Schäden an Straßenbahngleisen künftig mit KI gefunden werden

Projektleitung

Prof. Dr.-Ing. Mathias Rudolph
Prof. Dr.-Ing.
Mathias Rudolph
Professur Industrielle Messtechnik
Bereich:
Telefon:
+49 341 3076-4150

Der Ausbau des schienengebundenen ÖPNV nimmt durch die Urbanisierung und energiepolitische Trends zu. Damit steigt auch die zeitliche und örtliche Belastung auf die Straßenbahninfrastruktur. Angesichts starr-periodischer Instandhaltungsstrategien wird es daher schwerer werden, Sicherheit, Akzeptanz und Pünktlichkeit für die Fahrgäste und Anwohner zu gewährleisten. Für eine zustandsabhängige Instandhaltungsstrategie bedarf es demnach neuer, innovativer Überwachungsverfahren.

Das Projektziel ist die Evaluierung einer kontinuierlichen und automatisierten Zustandsüberwachung der Schienen mit einem laserbasierten Messsystem. Dessen Einsatz soll später im regulären Linienbetrieb an Straßenbahnen erfolgen. Im Fokus stehen die Erforschung geeigneter Messverfahren zur Erkennung und Erfassung von Lockerungen an Schienen (z. B. fehlende Vergussmassen) sowie kritischer geometrischer Abweichungen der Spurweite unter mechanischer Belastung durch das Fahrzeug selbst.

Im Projekt wird ein Labor-Prototyp mit Lasermesstechnik entwickelt und für den späteren mobilen Einsatz an der Straßenbahn spezifiziert. Zur Ansteuerung der Messtechnik sowie zur Übertragung und Handhabung der Datenmengen an hochabgetasteten 2D/3D-Profilmesswerten wird ein Mockup zur Simulation des IT-Straßenbahnbordsystems erstellt. Zur zuverlässigen Erkennung der Lockerungen werden die in statischen Felduntersuchungen erfassten Schienenschäden mit entsprechenden Verfahren der KI analysiert.

Projektteam

Prof. Dr.-Ing.   Mathias Rudolph
Prof. Dr.-Ing.
Mathias Rudolph
Professur Industrielle Messtechnik
Bereich:
Telefon:
+49 341 3076-4150
M. Eng. Maik Wolf
M. Eng.
Maik Wolf
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Bereich:
Telefon:
+49 341 3076-4159

Kooperationspartner

  • BitCtrl Systems GmbH, Leipzig

Förderung