Forschungsprojekt DataSOW2 KI in der Binnenschifffahrt

Von Christoph Kurth

Das kürzlich gestartete und von der TITUS Research GmbH initiierte Forschungsprojekt DataSOW2 untersucht die Frage, was nötig ist, damit Binnenschiffe künftig sicher und unbemannt fahren können.

Testfahrt auf der Dahme: das TITUS-Forschungsboot mit Sensorplattform
Testfahrt auf der Dahme: das TITUS-Forschungsboot mit Sensorplattform
(Bild: TITUS)

Ziel des Projektes ist es zum einen, die erfassten Daten über eine offene Plattform als Live-Map bereitzustellen. Außerdem will das TITUS-Forschungsteam die Voraussetzung für ein Assistenzsystem schaffen, welches mögliche Kollisionen erkennen und vermeiden soll,.

Unterstützt wird das Projekt im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND mit 560.000 Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr.

Wenig Daten auf dem Wasser

Verglichen mit autonomen Fahrzeugen auf der Straße, die bereits auf einen großen Datenpool zugreifen können, ist die Datenlage auf dem Wasser noch dünn gesiedelt. Eine weitere Erschwernis stellt die steigende Zahl der Verkehrsteilnehmer auf dem Wasser dar sowie die große Bandbreite an Fahrzeugen die von SUP bis zum Cargofrachter reicht.

Forschungsprojekt DataSOW2

Diesem Mangel an Daten soll das Forschungsprojekt DataSOW2 beheben. Das Vorgängerprojekt DataSOW1 hatte primär statische Infrastrukturobjekte, wie Schleusen, Brücken oder Schifffahrtszeichen im Fokus. DataSOW2 soll Daten über mobile und temporäre Objekte sammeln. Dazu zählen neben Schiffen, Sportbooten und Schwimmern auch Baustellen oder umgestürzte Bäume.

Um das zu erreichen wird die vorhandene Sensorplattform auf dem TITUS-Forschungsboot erweitert. Die Daten werden auf zahlreichen Mess- und Testfahrten auf der Spree-Oder-Wasserstraße (SOW) und auf dem Elbe-Lübeck-Kanal (ELK) erhoben und anschließend bereitgestellt. Projektleiterin Ira Hüppe sagt: „Mit den gesammelten Daten können wir KI-Modelle zur Detektion, zur Klassifikation und zum Tracken von mobilen und temporären Objekten im Wasser entsprechend trainieren. Zudem wollen wir herausfinden, inwiefern die Daten mit denen anderer verfügbarer Datenquellen fusioniert werden können.“

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