Project pitch at Tag der Verkehrswissenschaften 2023 of the Deutsche Verkehrswissenschaftliche Gesellschaft e.V. (DVWG) in Potsdam.

1. TWIN4ROAD
Erfassung, Analyse und Auswertung mobiler Multi-Sensorik im Straßenraum
Dr. Matthias Trapp
Hasso-Plattner-Institut, Digital Engineering Fakultät, Universität Potsdam
14. Februar 2023 // Tag der Verkehrswissenschaft

2. Objekte und Infrastrukturen Weltweit
14.02.2023 TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft 2
1.7 Milliarden 64 Millionen Kilometer4
400 Millarden2 100 Millionen Kilometer5
1 Million Kilometer3
….und weitere
Quellen:
1 Survey Sampling
2 NASA
3, 4 The World Bank
5 Siemens survey

3. Datenerfassung
Aerial
Mobile
Terrestrial
LiDAR Image-based
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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4. TWIN4ROAD – Motivation
Kontext:
 Das deutsche Straßennetz hat eine Länge von ca. 830.000 Kilometern
 Die Bewirtschaftung und Erhaltung dieser Infrastruktur ist eine große Herausforderung für
Straßenbetreiber aber auch die Gesellschaft
 Verkehrsaufkommen steigt
 Mittel für die Instandhaltung sind begrenzt
 Digitale Prozesse für die Zustandsbewertung und Instandhaltungsplanung fehlen
Projektziele: Mit moderner Erfassungstechnologie und KI-Verfahren sollen „räumliche digitale Zwillinge“ als
Abbild der Realität aufgebaut werden
 Unterhaltungs- und Instandsetzungsmanagement
 Treffen von Vorhersagen, z.B. Fokus auf Maßnahmen
 Verbesserung der Datengrundlage im Einklang mit Masterplan „BIM“
 Ständig aktualisierte Daten
 Effektiverer Einsatz von Ressourcen
 Verringerung von Aufwänden
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Quelle: https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/G/infrastruktur-statistik.html

5. TWIN4ROAD
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Prozess: Konsortium:
Gefördert durch:
Reale Welt
Datenbasis
Datenmanagement
Datenanalyse
Nutzer
Handlung Datenerfassung
Datenaufbereitung
Datenabruf & Analyse
Entscheidungsfindung

6. MobileMapping@Essen – Messfahrzeug
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Messfahrzeug Frontansicht
Radsensor zur Erfassung von Wegstreckendaten
Distance Measurement Instrument; DMI)

7. MobileMapping@Essen – Messfahrzeug
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Ground Penetrating Radar (GSSI)
 1.0-2.0 GHz Hornantennen
 Eindringtiefe bis ~0,75 cm
 Erfassung bis 50 km/h Geschwindigkeit
Messfahrzeug Rückansicht

8. Erfassungsdaten: 360° Panoramabilder
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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24-Bit RGB (LDR), Räumliche Auflösung: 8000 x 4000 Pixel, Zylinderprojektion, Sampling alle 5 Meter

9. Erfassungsdaten: 3D-Punktwolken
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Screenshot aus interaktivem Rendering einer terrestrischen 3D-Punktwolke, ~200 Millionen Punkte per 100m, Intensität kodiert Laserreflektionsstärke

10. Erfassungsdaten: Bodenradar
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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11. Befahrung des Stadtgebietes
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
Erfassung und Fortführung
a) Projekthafte Erfassung, z.B. zur Optimierung von
Mengengerüsten in Ausschreibungsunterlagen
b) Flächenhafte Erfassung / Klassifizierung:
 Bundesstraßen 35,48 km
 Landesstraßen 165,76 km
 Kreisstraßen 74,56 km
 Gemeindestraßen 1320,42 km
 Sonstige Straßen 136,89 km
Zeitzyklen für Differenzmodelle:
 Hauptstraßennetz: mindestens 1 Jahr
 Wohn- / Sammelstraßen: maximal 2 Jahre
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Karte: Straßennetzwerk Stadt Essen

12. Befahrung des Stadtgebietes
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
ERFASSUNG
Mobile Multi-Sensorik Analytik
DataHub
bis zu 40GB/km
>200TB/Jahrgang
Webportal
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AUSWERTUNG
Fachämter
Konzerntöchter
Download

13. Anwendungen von KI-Verfahren zur Datenauswertung

14. KI-Verfahren – Grundlegende Methodik
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Training Input First Layer Higher Layer Output
✓
✗
✗
Das Netz sagt auf der Grund-
lage des Trainings voraus,
um welches Objekt es sich
höchstwahrscheinlich handelt
Ein unbeschrif-
tetes Bild wird
dem trainierten
Netz gezeigt.
Top Layer

15. Mobile-Mapping-Daten
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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16. Mobile-Mapping-Erfassung – Rohdaten
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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17. Mobile-Mapping-Erfassung – Klassifizierung
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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18. Automatisierte Erkennung von Fahrbahnmarkierungen
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Ausschnitt aus 3D-Punktwolkenvsualisierung eines Fahrbahnabschnittes
Automatisierte berechnete 2D-Geometrie der Fahrbahnmarkierungen mit Farbkodierung der Markierungsklassifikation

19. Straßenzustandsbewertung

20. Straßenzustandsbewertung
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Visualisierung von Bewertungsabschnitten im Straßenraum Ausschnitt Straßenzustandskataster, Stadt Essen

21. Straßenzustandsbewertung
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Visualisierung von Bewertungsabschnitten im Straßenraum Ausschnitt Straßenzustandskataster, Stadt Essen

22. Kombination von 3D-Punktwolken & Bodenradardaten (I)
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Visualisierung von Anomalie durch 3D-Punktwolken-Rendering.

23. Kombination von 3D-Punktwolken & Bodenradardaten (II)
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Überlagerung Radardaten und 3D-Punktwolken-Rendering.

24. Kombination von 3D-Punktwolken & Bodenradardaten (III)
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Interaktive Exploration mit kombinierter Visualisierung von Radar und 3D-Punktwolke

25. Veränderungsanalyse

26. Veränderungsanalyse – Baustellenüberwachung
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3D-Punktwolkenvisualisierung der Datenerfassung 2017 3D-Punktwolkenvisualisierung der Datenerfassung 2018
Beispiel: Erweiterung des Frankfurter Flughafens, Terminal 3

27. Veränderungsanalyse – Baustellenüberwachung
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Beispiel: Erweiterung des Frankfurter Flughafens, Terminal 3
3D-Punktwolkenvisualisierung der Änderung 2017 zu 2018 3D-Punktwolkenvisualisierung der Änderung 2018 zu 2017

28. Veränderungsanalyse – Baustellenüberwachung
TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft
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Kombination beider Änderungsvisualiserungen 2017 und 2018 in gemeinsamer Ansicht.

29. Fazit
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Aktuelle Situation:
 Bedarf zur Unterstützung, Optimierung und Automatisierung verschiedenster Aufgaben der Verwaltung
(z.B. Zustandsbewertung, Inventarisierung, Fortführung)
 Flächendeckende Verfügbarkeit von 3D-Punktwolken aus Befliegungen
(z.B. über Landesvermessungsämter)
 Mobile-Datenerfassung etabliert sich und eröffnet viele Auswerte- und Nachnutzungsmöglichkeiten
„Datenverfügbarkeit, Genauigkeit, Dichte und Massivität von
3D/4D-Daten wird in den nächsten Jahren enorm zunehmen.“
Herausforderung ist nicht die Datenerfassung selbst, sondern:
 Aufbau „Digitaler Zwillinge“ und anwendungsübergreifende Nutzung von Daten
 Datenfusion (3D-Punktwolke, Bilddaten, Videos, Radar)
 Handling und Analytik in BigData-Strukturen
 Regelmäßige Befahrungen um aktuelle Datenbasis mit zusätzlichen Auswertemöglichkeiten zu schaffen

30. Kontakt:
Dr. Rico Richter
Point Cloud Technology GmbH, Potsdam
rico.richter@pointcloudtechnology.com
Dr. Matthias Trapp
Hasso-Plattner-Institut, Potsdam
matthias.trapp@hpi.uni-potsdam.de
Projektübersicht:
https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/twin4road.html
TWIN4ROAD Konsortium: Gefördert durch:
14.02.2023 TWIN4ROAD @ Tag der Verkehrswissenschaft 30
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