Messtechnik plus KI für den Breitbandausbau

Fraunhofer IPM übergibt zwei Messfahrzeuge an die Deutsche Telekom

Presseinformation / 08. September 2020

Hochwertige digitale Umgebungsdaten sind nötig, um die Planung der Trassen für ein flächendeckendes Glasfasernetz möglichst effizient und wirtschaftlich zu gestalten. Die Deutsche Telekom arbeitet mit Hochdruck am Breitbandausbau und setzt für eine optimierte Trassenplanung auf High-end-Messtechnik und einen KI-basierten Prozess zur Datenauswertung, entwickelt am Fraunhofer IPM. Zwei »T-Car«-Messfahrzeuge wurden nun an die Telekom übergeben.

T-Car Messfahrzeug für die Trassenplanung beim Ausbau des Glasfasernetzes
© Fraunhofer IPM
Hochwertige digitale Umgebungsdaten sind nötig, um die Planung der Trassen für ein flächendeckendes Glasfasernetz möglichst effizient und wirtschaftlich zu gestalten. Die Deutsche Telekom arbeitet mit Hochdruck am Breitbandausbau und setzt für eine optimierte Trassenplanung auf High-end-Messtechnik und einen KI-basierten Prozess zur Datenauswertung, entwickelt am Fraunhofer IPM. Zwei »T-Car«-Messfahrzeuge wurden nun an die Telekom übergeben.

Die »T-Cars«, von Fraunhofer IPM mit einem augensicheren Laserscanner, Kameras, Positionierungssystem und leistungsstarken Speichereinheiten ausgerüstet, liefern detaillierte Messdaten des Straßenumfelds für die Trassenplanung. Mit zwei Millionen 3D-Punkten pro Sekunde und Bildaufnahmen, die nach Belieben zeit- oder weggesteuert aufgenommen werden können, ist das Messfahrzeug universell einsetzbar. Ein aktives Eingreifen in den Erfassungsprozess ist nicht notwendig: Sowohl Aufnahmen als auch die Anpassung der Datenqualität erfolgen vollautomatisch. Die Messdaten werden bei einer Fahrgeschwindigkeit von bis zu 80 Stundenkilometern aufgenommen. Kameradaten und vom Scanner generierte Punktwolken werden zusammengeführt und vollkommen automatisiert ausgewertet. Am Ende steht eine digitale Planungskarte mit allen relevanten Informationen inklusive exakter Lokalisierung: Wie ist die Oberfläche beschaffen – Asphalt, Beton, Pflastersteine oder Grünstreifen? Welche Objekte – Gebäude, Laternen, Mülleimer, Leitplanken oder Bordsteinkanten, Bäume oder Hecken – befinden sich im betroffenen Areal? Auf Basis dieser Informationen errechnet eine von der Deutschen Telekom entwickelte Software einen Planungsvorschlag für die optimale Verlegung der Glasfaserkabel. Für die Identifikation der Objekte und Oberflächen setzt Fraunhofer IPM auf maschinelles Lernen auf Basis künstlicher neuronaler Netze (KNN). Dazu wurden Deep Learning-Algorithmen im Hinblick auf mehr als 30 verschiedene Objektkategorien trainiert, die mit einer Zuverlässigkeit von über 90 Prozent erkannt werden.

Einsatz von KI bei der Messdaten-Auswertung beschleunigt Planungsprozess

»In der Vergangenheit mussten unsere Planer jeden Straßenzug aufwändig begehen, die Oberflächen manuell dokumentieren und von den zuständigen Kommunen genehmigen lassen. Durch die hochpräzise Aufnahme der T-Cars, die automatisierte Datenklassifizierung und einen eigens entwickelten Algorithmus zur Trassen­berechnung wird die Planung und das Genehmigungsverfahren mit den Kommunen deutlich beschleunigt«, erklärt Niko Gitzen, Projektleiter Geodatenerfassung bei der Deutschen Telekom. »Wir sind weltweit das erste Telekommunikationsunternehmen, das künstliche Intelligenz in Kombination mit der Expertise unserer Planungsexperten in einem hochautomatisierten Prozess zur Trassenplanung einsetzt. Dadurch sind wir in der Lage, unser Ausbauvolumen für den Glasfaserausbau massiv zu steigern.«

Prof. Dr. Alexander Reiterer, der das Projekt am Fraunhofer IPM verantwortet, sieht großes Potenzial für die KI-basierte Messdatenauswertung auch in anderen Anwendungsfeldern: »Mithilfe von maschinellem Lernen können wir sehr viel mehr Informationen aus den Messdaten herausholen als bisher. Bei der Zustandserfassung von Infrastruktur beispielsweise wird dies in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. Hier helfen hochwertige Daten bei der Planung, aber auch bei der langfristigen Dokumentation.«