Projekt von AVG und KIT

Stadtbahn soll Daten sammeln und Nahverkehr optimieren

Messstraßenbahn in Karlsruhe
„Diese Messstraßenbahn wird nun für unser Projekt Daten produzieren, die wir mit aktuellen IT-Methoden wie maschinellem Lernen auswerten." Bild: KIT
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Die Albtal-Verkehrs-Gesellschaft mbH (AVG) und das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) machen gemeinsame Sache: In einem Forschungsprojekt wurde ein Stadtbahnfahrzeug in Karlsruhe mit umfangreicher Messtechnik ausgerüstet. Die Stadtbahn soll Daten zu Umwelteinflüssen, Nutzungsweise und Schienenzustand sammeln. Dadurch sollen mittels maschinellem Lernen Sicherheit, Energieeffizienz und Komfort optimiert werden. Ziel ist es, den Schienennahverkehr mit Verfahren des maschinellen Lernens im Hinblick auf Sicherheit, Energieeffizienz und Komfort zu optimieren.

Messzüge können im digitalen Zeitalter mehr leisten, als nur Gleise auf bestehende Schäden zu untersuchen, zeigt das Forschungsprojekt der AVG in Kooperation mit dem Teilinstitut Bahnsystemtechnik des Instituts für Fahrzeugsystemtechnik am KIT (FAST). „Diese Messstraßenbahn wird nun für unser Projekt Daten produzieren, die wir mit aktuellen IT-Methoden wie maschinellem Lernen auswerten. Unser Ziel ist es, Sicherheit, Energieeffizienz und Komfort des Schienennahverkehrs zu verbessern und den Verschleiß zu minimieren“, sagt Professor Peter Gratzfeld vom FAST.

Ascan Egerer, technischer Geschäftsführer der AVG, verspricht sich ebenfalls einen Mehrwert durch das Kooperationsprojekt: „Mithilfe der installierten Sensoren erhalten wir eine Vielzahl an wertvollen Informationen dazu, wie sich unser Fahrzeug im täglichen Einsatz verhält und welchen äußeren Einflüssen es kontinuierlich ausgesetzt ist.“ Durch kontinuierliches Sammeln von Informationen seien künftig Optimierungen an Straßenbahnen, Infrastruktur und Betrieb möglich.

Gesammelte Daten helfen bei der Optimierung

Schäden an der Infrastruktur sollen jetzt früher als mit konventionellen Methoden erkannt werden. Dies soll durch Beschleunigungssensoren gewährleistet werden, die an den Drehgestellen der Mess-Straßenbahnen angebracht wurden. In Kombination mit GPS-Daten wollen die die Forscher verlässliche Vorhersagen für die Abnutzung der Gleisanlagen treffen. Zusätzlich soll die Energieeffizienz verbessert werden. In weniger gut ausgebauten Randbezirken gehen aktuell rund 30 Prozent der Bremsenergie als Wärme verloren, weil diese nicht von anderen Bahnen, die im selben Moment vorbeifahren, als Energie genutzt werden können. Durch ständiges Auswerten gesammelter Daten über Oberleitungsspannung, Energieverbrauch des Fahrzeugs und Verlustleistung an den Bremswiderständen soll überprüft werden, an welchen Stellen sich potenziell stationäre Speicher zur Aufnahme der Bremsenergie eignen würden.

Ein weiteres Thema, das die Forscher genau beobachten wollen, ist der Komfort der Fahrgäste – aus diesem Grund wurden auch im Fahrgastraum Beschleunigungssensoren verbaut. Vor allem bei der Kurvenausfahrt kann eine zu starke Beschleunigung von den Mitfahrern als unangenehm wahrgenommen werden. Eine Auswertung der während der Fahrt aufgezeichneten Daten kann später zur Konzeption von Fahrtrainings verwendet werden. Daten von Messmikrofonen, GPS, Geschwindigkeit der Bahn und äußere Gegebenheiten sollen Quietschgeräusche aufzeichnen, die anschließend ausgewertet werden sollen, um so die Lärmbelästigung für Anwohner zu reduzieren.

Data Mining sollen verborgene Zusammenhänge aufdecken

Neben den hier beschriebenen Anwendungsfällen sollen noch viele weitere Daten in anderen Bereichen generiert werden. „Mit Hilfe von Data Mining-Techniken ist geplant, die Daten auch auf bisher nicht bekannte Zusammenhänge zu untersuchen, um die Sicherheit und den Komfort zu erhöhen sowie Kosten und Energieverbrauch zu senken “, sagt Gratzfeld. Das Kooperationsprojekt soll am Ende also dafür sorgen, dass sowohl Fahrgäste als auch Betreiber und Hersteller gleichermaßen profitieren. (wag)

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