Smarter Scanner erkennt potenzielle Schlaglöcher

Die dazugehörige Technologie kombiniert 2D- und 3D-Kameras, die auf der Unterseite eines extra umgebauten Fahrzeuges angebracht sind und mithilfe eines eigenen Algorithmus kontinuierlich die Beschaffenheit des darunterliegenden Strassenbelags überprüfen. Das System liefert seine Daten dabei in Echtzeit während normaler Fahrtgeschwindigkeit und funktioniert sowohl bei Tag als auch bei Nacht.

Vier Mio. Euro für Schäden

«Schlaglöcher können die Ursache für sehr gefährliche Fahrbedingungen und sehr kostspielige Schäden an Fahrzeugen sein», so der verantwortliche NTU-Projektleiter Senthan Mathavan. Der Forscher verweist in diesem Zusammenhang unter anderem auf aktuelle Zahlen des Royal Automobile Clubs, demzufolge Autolenker alleine in Grossbritannien im vergangenen Jahr mehr als drei Mio. Pfund (rund vier Mio. Euro) an Kompensationszahlungen als Folge von Schäden durch Schlaglöcher beantragt haben.

Mittels der neuen Technologie soll sich das nun schlagartig ändern. Damit soll es möglich sein, aussagekräftige Informationen über die Beschaffenheit einer Fahrbahn zu geben, ohne übertrieben hohe Kosten oder eine Unterbrechung des Verkehrsflusses in Kauf nehmen zu müssen, sagt Mathavan.




«Für die Behörden auf der ganzen Welt ist es unerlässlich, den Zustand von Strassen möglichst effizient und genau überwachen zu können. Unsere Entwicklung ist ein signifikanter Schritt, um diese Möglichkeiten zu verbessern und Schlaglöcher rechtzeitig zu erkennen und ausbessern zu können», ist der Experte überzeugt.

Erfolgreiche Tests in der Praxis

Technisch gesehen basiert der Scanner auf einem kombinierten System aus 2D- und 3D-Kameras. Diese sind an der Vorderseite eines umgebauten Testfahrzeugs angebracht und analysieren während der Fahrt den Oberflächenbelag der Fahrbahn, über den man sich gerade bewegt. Ein speziell für diese Zwecke programmierter Algorithmus wertet zur gleichen Zeit die gesammelten Bilder aus und prüft etwa, ob sich auf der Strasse kleinere Asphaltteile gelöst oder Risse gebildet haben. Durch die Erkennung dieser Frühwarnsignale sollen dann Schlaglöcher rechtzeitig erkannt werden, noch bevor sie entstehen.

Bei ersten Praxistestes lieferte das neue System laut den Entwicklern durchwegs positive Resultate. So konnte die Software den tatsächlichen Strassenzustand in 900 Fällen zu 100 Prozent korrekt erkennen. Die durchschnittliche Zeit, die der Algorithmus für die Analyse des Bildmaterials benötigte, lag bei 0,65 Sekunden. «Wir können das sicher noch schneller schaffen», unterstreicht Projektleiter Mathavan.