Autonomes Binnenschiff
Die Binnenschifffahrt steht vor neuen Herausforderungen: Nachwuchsprobleme bei den Schiffsführern und der Besatzung, ein schärfer werdender Konkurrenzkampf mit anderen Verkehrsträgern und die Notwendigkeit, den ökologischen Fußabdruck zu verkleinern. Diese Faktoren führen unter anderem dazu, dass der Verkehrsträger Binnenschiff die Effizienz erhöhen und den Personalbedarf perspektivisch senken muss, um weiter konkurrenzfähig zu bleiben.
Das Forschungsvorhaben AutoBin hat zum Ziel, ein autonom fahrendes Binnenschiff zu entwickeln und auf einer Teststrecke nahe Dortmund zu erproben. Hierzu wird eine Steuerung entwickelt, die in der Lage ist, ein Schiff ohne menschliches Eingreifen von einem Startpunkt (einschließlich Ablegen) zu einem Zielpunkt (einschließlich Anlegen) zu steuern. Die Steuerung soll dabei in der Lage sein, jegliche Kollision mit anderen Verkehrsteilnehmern, dem Ufer und Bauwerken zu vermeiden und dabei alle gegebenen Verkehrsregeln einzuhalten.
Dieses Ziel soll erreicht werden, in dem die gleichen Ansätze, die im Straßenverkehr erfolgreich bei der Entwicklung von Assistenzsystemen angewendet wurden, auch hier genutzt werden. Die Steuerung (Schiffsführung) erfolgt dabei auf Basis neuronaler Netze, die zunächst durch maschinelles Lernen am Simulator weitestgehend selbstständig das Führen eines Schiffes erlernen soll.
Um das selbstständige Lernen zu ermöglichen und zu beschleunigen, muss zunächst ein geeigneter Fahrsimulator aufgesetzt werden. Dieser Simulator muss nicht nur die Physik der Fahrdynamik so realitätsnah wie möglich nachbilden, sondern auch die visuelle Darstellung der Teststrecke und die zur Teststrecke und variierenden Umgebungsbedingungen korrespondierenden Sensordaten.
Letzteres ist insbesondere für die Objekt-Erkennung, -Klassifikation und -Verfolgung relevant, um nicht nur die Wasserstraße erfassen zu können, sondern auch andere Verkehrsteilnehmer (Sportboote, etc.) und sonstige Nutzer der Wasserstraßen (Schwimmer, etc.) erkennen, verfolgen und klassifizieren zu können.
Um die Darstellung der Teststrecke so genau wie möglich abbilden zu können, wird direkt zu Projektbeginn ein Schiff mit entsprechender Sensorik ausgestattet. Dies dient zuerst der Validierung der simulierten Sensordaten beim maschinellen Lernen sowie der Simulation von Sondersituationen. Dieselben Sensoren werden später für den Betrieb der Steuerung an Bord verwendet.
Sobald in der Simulation im Fahrsimulator eine zufriedenstellende Zuverlässigkeit erreicht wird, erfolgt die Erprobung mit dem realen, bereits ausgerüsteten Schiff. Hierbei wird zunächst jedes Einzelsystem separat erprobt und im Anschluss sukzessive der Grad des autonomen Fahrens erhöht. Eine Übernahme durch einen menschlichen Schiffsführer ist jederzeit möglich ist, um eine separate Sicherheitsschicht zu gewährleisten. Hierzu wird eine geeignete Mensch-Maschine-Schnittstelle entwickelt, die dem Schiffsführer das beabsichtigte Schiffsverhalten sowie das erkannte Verhalten anderer Objekte gleichzeitig anzeigt.
Informationen:
Projektlaufzeit:
- Oktober 2019 – September 2022
Projektleiter:
- Dr.-Ing. Rupert Henn
E-Mail: henn@dst-org.de
Tel.: 0203 99369-33
