Forschungsprojekt „Twin4Road“ Straßenzustandserfassung mit Künstlicher Intelligenz

Das deutsche Straßennetz ist über 830.000 Kilometer lang. Die Bewirtschaftung und Erhaltung dieser Infrastruktur stellen Straßenbaulastträger und -betreiber vor große Herausforderungen. Das zentrale Problem: Die Erhebung von flächendeckenden und stetig aktualisierten Daten zum Straßenzustand und Straßenraum erzeugt enorme Datenmengen, die ausgewertet und nutzbar gemacht werden müssen. Doch häufig fehlt es bereits an den für die Zustandsbewertung und Instandhaltungsplanung benötigten digitalen Prozessen.

Um dieses Problem zu lösen, hat der Landesbetrieb Straßen.NRW gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Praxis im Dezember 2021 ein Forschungsprojekt gestartet mit dem Ziel, mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Zustandserfassung zu automatisieren und eine Infrastrukturdatenbank für den Straßenraum aufzubauen – ein innovatives System, das vielen nutzen soll. Das Forschungsprojekt trägt den Titel „Twin4Road“ – und der Titel ist Programm: Im Zuge des Projektes werden mit mobilen Messsystemen zunächst Straßeninformationen als 3D-Punktwolken, Bilddaten und Bodenradardaten erfasst.

Messwagen Twin4Road

Dabei sollen sowohl das vorhandene Straßenrauminventar (zum Beispiel Lichtsignalanlagen, Verkehrsschilder, Markierungen und Vegetation) erkannt als auch der Zustand und Unterbau der Straße ermittelt werden. Diese Daten werden in einem nächsten Schritt durch bereits vorhandene, aber auch noch zu entwickelnde KI-Verfahren ausgewertet und logisch miteinander verknüpft – so werden die KI-Verfahren darauf „trainiert“ qualitativ hochwertige Ergebnisse und Analysen zu erzeugen, die für Anwendende von Nutzen sind. Auf Grundlage der verknüpften Daten wird so schließlich ein “digitaler Zwilling“ erstellt, also ein digitales Abbild der Straße mitsamt dem umgebenden Straßenraum. Aufbauend auf dem digitalen Zwilling können wiederum KI-basierte Analyseverfahren entwickelt und angewendet werden, die eine regelmäßige und automatisierte Zustandsbewertung von Straßen und deren Unterbau ermöglichen. Bis Ende 2024 soll so ein cloudbasiertes System mit geringer Zugangshürde für Dienstleister, Behörden und Kommunen umgesetzt werden.

Systemüberblick Twin4Road

Aus Erfahrung weiß der Landesbetrieb: Ohne ausreichend entwickelte und trainierte KI-Verfahren ist bereits das sinnvolle Verknüpfen der enormen Datenmengen ein langwieriges Unterfangen, das viel Rechenleistung und lange Wartezeiten erfordert. Um das erwünschte Ergebnis zu erhalten, muss die zielführende Datenverknüpfung in der Gegenwart deshalb meistens noch manuell erfolgen. „Diesen Aufwand betreiben wir bisher nur für ausgewählte Straßen- oder Brückenbauprojekte. Stets aktuelle, digitale Zwillinge und die darauf aufbauende Zustandsbewertung mittels Künstlicher Intelligenz würden unseren und den Arbeitsalltag vieler Behörden, Kommunen und Dienstleister deutlich vereinfachen – davon bin ich überzeugt“, sagt Straßen.NRW-Direktorin Dr. Petra Beckefeld. „Als zuständige Landesbehörde für Bundes- und Landesstraßen in NRW können wir mit unserer Fachexpertise in allen Phasen der Lebenszyklen einer Straße dieses Forschungsprojekt erfolgreich voranbringen.“ Straßen.NRW unterstützt das Projekt vor allem auf praktischer Ebene. Der Landesbetrieb hat als einzige Straßenbauverwaltung in Deutschland ein eigenes Informationssystem für das Management von Straßendaten entwickelt. Die nordrhein-westfälische Straßeninformationsbank (NWSIB) stellt umfassende, präzise und aktuelle Informationen über Straßennetz, Straßenzustand und Straßennutzung bereit. Darüber hinaus unterhält der Landesbetrieb eine eigene Prüfstelle für Straßenbaustoffe und Baugrunduntersuchungen, die über umfangreiche Erfahrungen beim Einsatz von Georadar und der Entnahme von Bohrkernen verfügt.

Das Projekt wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUNmFUNDD mit rund 1,9 Millionen Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert. Projektpartner sind der Landesbetrieb Straßen.NRW, die Point Cloud Technology GmbH aus Potsdam, die Stadt Essen und das Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH. Durch die Verbundpartnerschaft sind Straßenbetreiber in allen Projektphasen eingebunden. Verbundkoordinator ist die Point Cloud Technology GmbH.