Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Automatische Zustandsanalyse von Kanalnetzen (AUZUKA)

Automatische Zustandsanalyse von Kanalnetzen (AUZUKA)

Das Kanalisationssystem in unseren Städten ist ein wesentlicher Teil der städtischen Infrastruktur. In Deutschland entstanden die ersten Abwasserkanäle bereits im 19. Jahrhundert. Ein Teil dieses Kanalnetzes ist somit bereits mehr als hundert Jahre alt. Die Gesamtlänge des Kanalnetzes in Deutschland beträgt etwa 550 000 km, der Wiederbeschaffungswert der Kanalnetze wird mit etwa 690 Mrd. Euro beziffert. Kanalnetze sind damit das bedeutendste Anlagevermögen der Kommunen und Städte in Deutschland.

Status quo: hoher Inspektionsaufwand

Um effiziente Sanierungsmaßnahmen vernünftig planen zu können, müssen zuverlässige Daten über den Zustand der einzelnen Kanalabschnitte erhoben werden. Dies geschieht bisher mit einem Kamerafahrzeug, das Aufnahmen von einzelnen Kanalabschnitten macht, die dann manuell von Experten ausgewertet werden müssen. Häufig entstehen bei der Auswertung und Klassifizierung der Schäden im Kanal Fehler, so dass die Videoaufnahmen mehrfach ausgewertet werden müssen, um ein zuverlässiges Schadensbild zu erhalten. Aufgrund der weit ausgedehnten Kanalnetze ist ein hoher Ressourcenaufwand notwendig.

Inspektion von Kanalnetzen durch virtuelle Begehung

Das Ziel des Projektes AUZUKA ist es daher, für Kanalnetzbetreiber Arbeitsmittel zu schaffen, um Kanalschäden möglichst automatisch zu erfassen. Um ein wirtschaftlich einsetzbares System zu gewährleisten, müssen die Technologien den Stand der Technik deutlich übertreffen. Es wird angestrebt, dass weniger als 10 % der relevanten Schadensfälle manuell zugeordnet werden müssen. Die Vorgaben hierfür liefern die Berliner Wasserbetriebe als Projektpartner.

Der gewählte Lösungsansatz sieht vier Stufen vor:

   - Identifikation ungeschädigter Haltungsabschnitte
   - Identifikation von Abschnitten mit vernachlässigbaren Schäden
   - Identifikation und Erfassung (Schadensbild, Ausmaß, Lage) relevanter Schäden
   - Automatisierte Schadensklassifikation  

In-Pipe-Navigation

Im Rahmen des Teilprojekts »Odometrie mittels Sensorfusion« entwickelt das Fraunhofer IOSB Verfahren zur In-Pipe-Navigation, um die Kanalhaltung zu kartieren. Um eine möglichst präzise Lokalisierung der Schäden im Kanal zu ermöglichen, ist es notwendig, die Position des mobilen Roboters innerhalb des Kanals sehr genau zu bestimmen und damit eine korrekte örtliche Registrierung der aufgenommenen Kamerabilder und der daraus abgeleiteten Schadensbilder zu ermöglichen. Dies ist insbesondere wichtig im Hinblick auf etwaige Sanierungsmaßnahmen (z. B. das Ausfräsen von Hausanschlüssen nach einer Inliner-Sanierung), bei denen eine hochgenaue Ortsbestimmung notwendig ist.

Dazu wird vom Fraunhofer IOSB ein Sensormodul entwickelt, welches es ermöglicht, die Lage des Roboters möglichst genau zu erfassen. Das Sensormodul beinhaltet unter anderem eine Inertialmesseinheit (IMU) und einen optischen Sensor.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens AUZUKA entwickelt das Fraunhofer IOSB Sensorfusionsalgorithmen, welche es ermöglichen, den Fortschritt innerhalb des Kanals genau messen zu können. Das angestrebte Sensorkonzept geht deutlich über bisherige Lösungsansätze heraus, welche sich in der Regel auf die Nutzung der Kabellänge und Rad-Odometrie zur Positionsbestimmung beschränken.

 

Projektpartner:

   - Fraunhofer IAIS
   - Fraunhofer IOSB
   - e.sigma Technology GmbH
   - Dr.-Ing. Pecher und Partner Ingenieurgesellschaft mbH
   - Humboldt-Universität zu Berlin
   - Kappa optronics GmbH
   - Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung e.V.
   - JT-elektronik GmbH
   - Berliner Wasserbetriebe