Querebenheit / Längsebenheit

Längs- und Querebenheit submillimetergenau erfassen

Daten zur Beschaffenheit von Fahrbahnoberflächen bilden die Grundlage, um Instandhaltungsarbeiten am Straßennetz zu planen. Standardmäßig erfasst werden bei der Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) die Griffigkeit, Substanzmerkmale (Oberfläche) und die Längs- und Querebenheit der Straße. Aus der Längs- und Querebenheit kann zusammen mit der Querneigung der Straße beispielsweise die theoretische Wassertiefe in Spurrinnen berechnet werden. Sie verursachen Aquaplaning und in der Folge viele Unfälle. Aus dem detaillierten dreidimensionalen Höhenprofil des Fahrbahnbelags werden Längs- und Querebenheit abgeleitet.

Pavement Profile Scanner PPS

Der PPS von Fraunhofer IPM erzeugt ein detailliertes dreidimensionales Höhenprofil des Fahrbahnbelags. Der schuhkartongroße Scanner ist auf einem Messfahrzeug über der Straßenoberfläche montiert. Mit einem einzigen augensicheren Laserstrahl tastet der PPS die Straße auf einer Breite von etwa 4 Metern ab. Der Abstand zur Fahrbahn wird über die Phasenverschiebung zwischen ausgesendetem und reflektiertem Licht bestimmt. Der Laser scannt die Oberfläche 800 Mal in der Sekunde quer zur Vorwärtsbewegung des Fahrzeugs ab. Jedes der so erzeugten Profile besteht aus zirka 900 bis 1.800 Messpunkten, je nach gewählter Messfrequenz. Selbst Fahrbahnunebenheiten im Bereich von unter 0,2 mm können damit noch registriert werden. So kann das Messfahrzeug im regulären Verkehr mitschwimmen – innerstädtische Straßen, aber auch Autobahnen lassen sich auf diese Weise erfassen, ohne den Verkehr zu beeinträchtigen.

Lichtraumprofil zusätzlich erfassen

Zudem bietet Fraunhofer IPM mit dem Clearance Profile Scanner CPS einen vollständig gekapselten 360°-Scanner an, der die Umgebung millimetergenau erfasst. Alle Straßenscanner können zusammen mit Kameras und genauer Positionierungstechnik von Fraunhofer IPM anwendungspezifisch zu einem Mobile Mapping-Gesamtsystem integriert werden. Solche Mobile Urban Mapping Systeme liefern somit alle Daten der Straße und des Straßenumfelds .

Daten vollautomatisiert auswerten

Durch die Integration von 3D-AI – unserem Deep Learning Framework mit automatisierter Interpretation von 2D- und 3D-Daten – ermöglichen wir eine automatisierte, effiziente Auswertung der umfangreichen Datensätze. Das Ergebnis kann beispielsweise eine Karte sein, in der je nach Bedarf lediglich Objekte wie zum Beispiel Straßenmöbel oder Risse eingezeichnet sind.