Künstliche Intelligenz. Projektbeispiele aus der Logistik

Informationserfassung unter Wasser sind für die maritime Wirtschaft unerlässlich. Heutzutage werden Aufgaben wie Inspektionen vom Unterwasserschiff von Tauchern und Hydrographie-Vermessungen mit bemannten Schiffen durchgeführt - beides ist kosten- und Ressourcenintensiv. Im RoboVaaS-Projekt arbeiten sieben Partner aus Forschung und Industrie an der Entwicklung einer Service-Plattform um diese Dienste automatisiert und individuell abrufbar zu ermöglichen. Ein System aus ASV (Autonomous Surface Vehicle) an der Oberfläche und ROV (Remotely Operated Vehicle) unter Wasser wird entwickelt um folgende Services anzubieten: Strandungsvermeidung, Unterwasser-Inspektion und Umweltdaten-Erfassung. Für Szenario eins wird, besonders für Häfen mit sich stark ändernden Fahrwassertiefen, das ASV einem ein- oder auslaufenden Schiff vorausfahren und die Tiefenmessungen vornehmen. Diese können direkt zum dem Schiff oder an eine Kontrollstation gesendet werden. Für die Unterwasser-Inspektion trägt das ASV ein ROV, einen Kabelgebunden Tauchroboter, welcher ein Schiff oder eine Kaimauer untersucht und diese Informationen an das ASV schickt. Von hier kann die Informationen an die Kontrollstation geschickt werden. Für das immer mehr an Bedeutung gewinnende Thema der Emssionen in der Schifffahrt kann das ASV mit einer Umweltmessstation ausgerüstet werden. Dies erlaubt eine Erfassung von zeitlich hochaufgelösten Umweltmessdaten. Die Erprobung aller entwickelten Services geschieht bei den Projektpartnern mit der jeweiligen Expertise. Alle Erkenntnisse fließen in einen Demonstrator ein, der das Gesamtkonzept im Hafen Hamburgs vorstellen kann und am Fraunhofer CML entwickelt wird.