Exakte Lokalisierung und Fahrregelung für autonome Eisenbahnfahrzeuge

ELFE

Projektbeschreibung:

Für einen automatisierten Betrieb ist es notwendig, dass sich der Zug zuverlässig selbst lokalisieren kann und daraus Steueranweisungen für das Beschleunigen bzw. Bremsen ableitet – dies ist vor allem beim Übergang von Außenbereichen in Innenbereiche technisch anspruchsvoll. Die Fusion von Messdaten aus verschiedenen Quellen ist ein zentraler Punkt des Projektes. Das Ziel in Frage kommender Lokalisierungsvarianten ist eine flexible Positionserkennung mit einer Abweichung von weniger als 10 Zentimetern. Diese Genauigkeit ist erforderlich, da im Betriebshof abhängig vom konkreten Triebfahrzeug verschiedene Haltepositionen an den technischen Geräten in einer hochvolatilen Umgebung mit entsprechenden die Lokalisierung beeinflussenden Hindernissen anzufahren sind. Die programmierbaren Anhaltepunkte, welche durch die sich aus dem Projekt ergebende kontinuierliche Lokalisierung dynamisch definiert werden können, erfordern zudem flexible auf den Bedarf angepasste Fahrprofilvorgabe. Die Folge des Fahrprofils kann durch geeignete Regler realisiert werden, welche zusätzliche Anforderungen wie Witterungen und Schienenbeschaffenheiten in der Ansteuerung der Antriebseinheiten und der Bremsen berücksichtigen.

Projektinformationen:

Status: in Bearbeitung

Laufzeit: 08/2023 – 07/2025

Partner:

  • Technische Universität Chemnitz mit den Professuren für Schaltkreis- und Systementwurf, für Regelungstechnik und Systemdynamik sowie dem Zentrum für Wissens- und Technologietransfer
  • Naventik GmbH
  • Pinpoint GmbH
  • Smart Rail Connectivity Campus e. V. Annaberg-Buchholz

Förderprogramm: Gefördert durch das BMBF im Rahmen des WIR! Förderprogramms

Smart Sensor for Human Factors in Railway Systems

HMI4Rail

Projektbeschreibung:

Ziel des Vorhabens ist die Untersuchung von technologischen Ansätzen für mobile, körpergetragene Systeme zur Überwachung der Handlungsfähigkeit des Triebfahrzeugführers. Neben der technischen Gestaltung der Funktionen entsprechender autonomer Systeme sind Fragestellungen zu Auswirkungen auf die Einbindung des Bahnpersonals und dessen Interaktion mit dem technischen Automatisierungssystem zu beantworten.

Projektinformationen:

Status: in Bearbeitung

Laufzeit: 03/2023 – 12/2025

Partner:

  • Technische Universität Chemnitz mit der Professur Sportgeräte sowie dem Zentrum für Wissens- und Technologietransfer
  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
  • Saralon GmbH
  • Core Mountains GmbH
  • Fusion Systems GmbH
  • Sieber Sport Strumpffabrik GmbH
  • Smart Rail Connectivity Campus e. V.

Gefördert durch das BMBF im Rahmen des WIR! Förderprogramms

ReViCaT

Projektbeschreibung:

Mit dem Projekt soll die technische Machbarkeit untersucht werden, um zu evaluieren, welche Möglichkeiten mit einer Videoübertragung basierend auf den derzeit im Projekt DAC4EU getesteten Datenübertragungssystemen möglich sind, aber auch wo die Grenzen liegen. Im Rahmen dieses Projektes soll untersucht werden, welche technischen Möglichkeiten für die Realisierung einer solchen Videoübertragung bestehen, hier insbesondere, ob die favorisierten Datenübertragungssysteme (SPE, PLC und Wifi) für die Videoübertragung verwendet werden können.

Projektinformationen:

Status: beendet

Laufzeit: 01/2023 – 12/2024

Partner:

  • Technische Universität Chemnitz mit der Professur für Digital- und Schaltungstechnik
  • CE Cideon Engineering GmbH & Co. KG
  • SYS TEC electronic AG
  • OWITA GmbH

Förderprogramm: Gefördert durch das BMBF im Rahmen des WIR! Förderprogramms

HyLight4Rail

Projektbeschreibung:

Das Vorhaben zielt auf die Entwicklung und Erprobung eines Forschungsfunktionsmusters für einen innovativen hyperspektralen LIDAR (light detection and ranging) Sensor für das automatisierte und autonome Fahren auf der Schiene ab.

Ein LIDAR-Sensor erstellt eine dreidimensionale Abbildung der Umgebung über eine winkelabhängige Laufzeitmessung mit kurzen Lichtpulsen. Ein hyperspektraler LIDAR-Sensor erweitert dieses Sensorkonzept, in dem er die Reflexion der Lichtpulse bei mehreren Wellenlängen misst und damit ein von der jeweiligen Oberfläche abhängiges Signal liefert und somit die 3D-Abbildung der Umgebung um Informationen zur Materialkomposition erweitert. Erfasste Gegenstände werden anhand ihrer spektralen Signatur somit differenziert und potentielle Gefahren besser einschätzbar. Als Sensor in einem autonom fahrenden Schienenfahrzeug sollen hyperspektrale LIDAR-Sensoren zur Erkennung und Klassifizierung von Objekten auf und in der Umgebung der Fahrtrasse eingesetzt werden.

Projektinformationen:

Status: beendet

Laufzeit: 08/2021 – 05/2023

Partner:

  • Technische Universität Chemnitz mit der Professur Experimentelle Sensorik sowie dem Zentrum für Mikrotechnologien
  • Fraunhofer-Institut für Elektronische Nanosysteme Chemnitz

Förderprogramm: Gefördert durch das BMBF im Rahmen des WIR! Förderprogramms