Bauliche Großstrukturen

Valide, flächendeckende und vor allem aktuelle Messdaten sind unverzichtbar für die Planung und Entwicklung von Städten und urbaner Infrastruktur. In welchem Zustand sind die Brücken, Gebäude, Tunnel oder Straßen einer Stadt? Wie können Verkehrswege, Erschließungsarbeiten oder ganze Baugebiete möglichst effizient und transparent geplant und der Baufortschritt überwacht werden?

Eine möglichst umfassende Datenbasis ist nötig, um diese komplexen Fragen zu beantworten und Strategien für die Stadtentwicklung zu erarbeiten – zunehmend auch mit Blick auf die Resilienz von Städten angesichts häufiger auftretender extremer Wetterereignisse.

Digitaler Zwilling von Städten

Wir entwickeln multimodale Sensorsysteme, die urbane Infrastruktur detailliert und georeferenziert erfassen. Dazu setzen wir Kameras und Laserscanner ein, die auf mobilen Plattformen wie z. B. Drohnen, speziellen Messfahrzeugen oder auch auf regulär zirkulierenden Verkehrsträgern installiert sind. Je nach Anforderung kombinieren wir weitere Sensoren wie z. B. Wärmebildkameras, Schallpegelmesser oder Beleuchtungssensoren. Die digitalen Messdaten – Kamerabilder und 3D-Punktwolken – sind so aufbereitet, dass sie direkt in Geoinformationssysteme (GIS) einfließen können. Langfristiges Ziel ist ein digitaler Stadt-Zwilling als optimale Grundlage für die Planung und Verwaltung städtebaulicher Infrastruktur.

Städte sind sich dynamisch entwickelnde Räume: Daher müssen die Messdaten umfassend, aber vor allem auch aktuell sein. Wir arbeiten daher an Konzepten für robuste und kompakte Messtechnik, die sich auf herkömmlichen Fahrzeugen installieren lässt. So können Busse oder Müllfahrzeuge in Zukunft zu Messfahrzeugen werden und für eine aktuelle Datenbasis sorgen.

Schnelle Datenverarbeitung und KI-basierte Datenauswertung

Die schiere Größe und Komplexität von Städten führen zu einer enorm großen Datenmenge. Lösungen zur Echtzeitverarbeitung und zur Datenreduktion sind daher immer Teil unserer Messsysteme. Wir nutzen spezifisch trainierte künstliche neuronale Netze, um gesuchte Objekte in den Daten automatisiert zu erkennen und zu klassifizieren. Und: Aus den Kamerabildern und Messdaten lassen sich weit mehr als rein geometrische Objektinformationen ableiten. RGB-Farbinformationen sowie abgeleitete Werte zu Schattenwürfen oder Reflexionsflächen, die z. B. für die Lärmverteilung oder das 5G-Mobilfunknetz von Interesse sind, können aus den Daten hergeleitet werden.

 

Deutschlandfunk / 4.5.2023

Sim City

Wenn ganze Metropolen im Computer leben

 

Im Beitrag von Deutschlandfunk-Redakteur Piotr Heller erläutern Alexander Reiterer, Bastian Stahl und weitere Fachleute, wie digitale 3D-Modelle von Städten entstehen und welche Vorteile solche Modelle in Zukunft für die Stadplanung haben.  

 

Pressemitteilung / 10.6.2024

Quantitative Messdaten für die energetische Gebäudesanierung

Ein optisches Mobile-Mapping-System soll in Zukunft Daten für die Planung energetischer Sanierungen liefern. Kernelement ist ein multispektraler LiDAR-Sensor, der neben der Geometrie auch die thermischen Eigenschaften von Fenstern und Fassaden misst.

 

Pressemitteilung / 22.11.2022

Die Stadt als digitaler Zwilling

Im Forschungsprojekt MuSiS entwickeln wir gemeinsam mit der incontext.technology GmbH einen Prozess, mit dem ein digitaler Zwilling urbaner Umgebungen schnell und engmaschig erstellt werden kann.

 

Aus unserem Jahresbericht

Fokus:
Digitale 3D-Modelle

Strom- und Glasfasernetze werden derzeit massiv ausgebaut. Für eine effiziente 3D-Kartierung sorgt dabei ein von uns entwickeltes Tool. Objekte wie Kabel, Rohre oder Leitungen werden automatisch erkannt und quantifiziert.

 

KI-Innovationswettbewerb

3D-Hydra: KI-basierte Objekterkennung für Überflutungs-
simulationen

Im Projekt 3D-Hydra entsteht ein automatisierter Prozess zur 3D-Objekterkennung in Drohnendaten. Die KI-basierte Dateninterpretation der Punktwolken liefert ein hochaufgelöstes 3D-Modell, das Überflutungsberechnungen in Zukunft genauer und effizienter machen soll.  

 

KI-Leuchtturmprojekte des BMU

I4C – Intelligence for
Cities

Im Projekt I4C entwickeln wir gemeinsam mit einem Team der Universität Freiburg und weiterer Fraunhofer-Institute KI-basierte Strategien, mit denen sich Städte auf klimabedingte Extremwetterereignisse vorbereiten können.  

Leistungszentrum Nachhaltigkeit Freiburg

Projekt »ErfASst«

 

 

Gemeinsam mit der Universität Freiburg und Fraunhofer EMI haben wir den Automatisierungsgrad für die Bewertung der Standsicherheit von Brücken erhöht.

Leistungszentrum Nachhaltigkeit Freiburg

Projekt »SwInG«

 

 

Gemeinsam mit der Universität Freiburg haben wir einen Demonstrator zur drohnenbasierten Erfassung von Großstrukturen entwickelt, der eine bessere Grundlage zur Abschätzung von Geo-Risiken und für eine nachhaltige Nutzung komplexer Lebensräume schaffen soll.