Ausgangslage
Die Binnenschifffahrt steht bezüglich eines hohen Automatisierungsgrades bzw. autonomer Operation vor großen Herausforderungen, was sich insbesondere durch die sehr komplexen Umgebungssituationen, in denen Binnenschiffe operieren, erklärt. Neben Restriktionen, die inhärent mit Binnenwasserstraßen verbunden sind (z.B. Querschnitte der Fahrrinnen, Durchfahrtshöhen, Operationsradien etc.), nehmen auch die wachsende Verkehrsdichte und Auslastung der Wasserstraßen sowie die Heterogenität der Verkehrsteilnehmer (vom Ruderboot bis zum Containerfrachter) starken Einfluss auf die Operation eines Binnenschiffs.
Das Ziel des Vorhabens DataSOW war es, einen wichtigen Beitrag dafür zu leisten, dass Binnenschiffe zukünftig assistiert, hochautomatisiert bzw. autonom operieren können.
Projektumsetzung und Ergebnisse
Zunächst wurde eine Sensorplattform aus den folgenden Bestandteilen konstruiert: drei Kamerasysteme, ein LiDAR Sensor sowie verschiedene Zustands- und Lokalisierungssensoren. Anschließend wurde über einen Jahreszyklus umfangreiches Datenmaterial der Infrastrukturobjekte entlang der Spree-Oder-Wasserstraße erfasst. Dieses wurde unter unterschiedlichen Licht- und Wetterbedingungen sowie in verschiedenen Vegetationsperioden erfasst und anschließend zu einem Datensatz zusammengeführt. Weiterhin wurden die Bilddaten mit Richtungsinformationen augmentiert.

Die TITUS-Sensorplattform
Aufbauend auf diesen Datensatz wurde ein KI-Modul trainiert, welches die Infrastrukturkomponenten entlang der Spree-Oder-Wasserstraße nahezu in Echtzeit mit einer Wahrscheinlichkeit von nahezu 90 % erkennt und klassifiziert. Dazu zählen z.B. Schifffahrtszeichen, Brücken oder Schleusen. Zudem wurde ein graphenbasierter SLAM-Algorithmus eingesetzt, der durch die gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung eine umfassendere Wahrnehmung der Umgebung und die Erstellung einer Umgebungskarte erlaubt.
Beide Komponenten stellen eine wichtige Grundlage für die Navigation autonom operierender Binnenschiffe dar. So können die jeweiligen Ergebnisdaten nicht nur Assistenz- bzw. Steuerungssysteme unterstützen, sondern werden auch in weiterführende Projekte einfließen.
Damit konnte das Projekt DataSOW die Entwicklung hin zu einem vollautonomen Einsatz von Binnenschiffen voranbringen.
TITUS Research wird auch zukünftig weiter zum Thema autonome Binnenschifffahrt forschen. So beabsichtigen wir, im Rahmen von weiteren Forschungsaktivitäten die Datenerfassung auszuweiten. So sollen mit Hilfe zusätzlicher Sensoren neue Daten zu bislang nicht erfassten Objekten wie z.B. anderen Verkehrsteilnehmern auf dem Wasser gesammelt werden.
Das obige Video zeigt, wie das entwickelte KI-Modul auf das auf dem Boot entstandene Videomaterial angewendet wird. Man kann gut erkennen, welche Objekte (z.B. Brücken) durch das KI-Modul mit welcher Wahrscheinlichkeit (Prozentzahl) erkannt werden.