AutoBin - Autonomes Binnenschiff – Simulation und Demonstration von automatisiertem Fahren in der Binnenschifffahrt

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Autonomes Binnenschiff – Simulation und Demonstration von automatisiertem Fahren in der Binnenschifffahrt

Das Projekt AutoBin ist ein Verbundvorhaben zwischen dem Entwicklungszentrum für Schiffstechnik und Transportsysteme e.V. und der Universität Duisburg-Essen. Es wird von der Europäischen Union im Rahmen des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert.

Für Regionen mit hoher Wirtschaftskraft wie Nordrhein-Westfalen (NRW) ist ein wettbewerbsfähiges und nachhaltiges Verkehrssystem ein unverzichtbarer Standortfaktor. In NRW übernimmt die Binnenschifffahrt aufgrund ihrer Systemvorteile Leistungsfähigkeit, Sicherheit und Umweltverträglichkeit eine tragende Rolle: Rund die Hälfte des in Deutschland von ihr erbrachten Aufkommens von rd. 223 Mio. t/a entfällt auf NRW. Gleichzeitig steht die Binnenschifffahrt vor großen Herausforderungen:

Der bereits bestehende Fachkräftemangel wird sich aufgrund des demographischen Wandels weiter verschärfen. Die konkurrierenden Verkehrsträger, vor allem der LKW, treiben die Entwicklung zum automatisierten Fahren zügig voran und reduzieren die (Personal)-Kosten. Der Güterstruktureffekt verlangt kleine, flexibel einsetzbare Schiffe, die jedoch mit der jetzigen Besatzungsstärke nicht rentabel betrieben werden können. Das Verbundvorhaben AutoBin versucht, diesen Herausforderungen mit Hilfe des autonomen Fahrens zu begegnen. Die Besatzung wird von den Steuerungsaufgaben entlastet und kann so reduziert werden. Gleichzeitig kann das autonome/automatisierte Fahren dazu beitragen, Unfälle infolge menschlicher Fehlhandlungen zu vermeiden und das Sicherheitsniveau zu erhöhen. Hierdurch kann die Wettbewerbsfähigkeit der Binnenschifffahrt nachhaltig gestärkt werden.

Im Projekt wird ein von dem assoziierten Partner Imperial Dry Bulk Shipping Lux S.à.r.l bereitgestelltes Binnenschiff mit der erforderlichen Sensorik und Aktorik ausgerüstet. Eine auf künstlicher Intelligenz basierende Steuerung wird in einem Simulator durch maschinelles Lernen so weit entwickelt, dass sie in der Lage ist, das Binnenschiff unter Berücksichtigung des Verkehrsgeschehens und der Verkehrsregeln sicher von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt zu steuern.

In folgenden Arbeitsfeldern trägt der Lehrstuhl Steuerung, Regelung und Steuerung (SRS) zum Projekt AutoBin bei:

  • Verlässliche Positionierung des Eigenschiffs
  • Verlässliche Objekterkennung der Umgebung
  • Verlässliche Verfolgung der Objekte (Schiffe) der Umgebung und Voraussage des Verhaltens
  • Weiterentwickelte Mensch-Maschine-Schnittstelle zur Bewertung der KI-basierten Ergebnisse zum Schiffsverhalten und zur Einschätzung der Umgebung
  • Fahralgorithmen
  • Simulatorbasiertes Lernen, Online Model-Updating

Hierbei greifen die Arbeiten auf div. Sensordaten von Schiff (oder Simulator) zurück und greifen in die Aktorik des Schiffes ein.

Die Arbeiten basieren im wesentlichen auf moderner Filteralgorithmik, Maschinellem Lernen (Künstliche Intelligenz) sowie Methoden der Sicherheitstechnik zur Steigerung der Verlässlichkeit von Sensorik und Information.

Projektlaufzeit:

36 Monate (10/2019 – 09/2022)

Projektbearbeiter im Lehrstuhl Steuerung, Regelung und Systemdynamik:

Wissenschaftliche Hilfskräfte im Lehrstuhl Steuerung, Regelung und Systemdynamik:

Assoziierte Mitarbeiter im Lehrstuhl Steuerung, Regelung und Systemdynamik:

Projektleitung:

Projektpartner:

Beteiligte Lehrstühle/ Abteilungen an der UDE:

Zugehörigkeit zu Profilschwerpunkten der Fakultät für Ingenieurwissenschaften an der UDE: