Mikro-Bohrturbine verbessert Effizienz der Geothermie

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 03.01.2022

Als saubere und vor allem grundlastfähige Energiequelle wird Geothermie immer wichtiger. Doch die teilweise mehrere tausend Meter tiefen Bohrungen sind riskant und können manchmal auch fehlgehen. Fraunhofer-Wissenschaftler haben nun ein innovatives Werkzeug entwickelt, das zusätzliche Zweigbohrungen von der Hauptbohrung aus ermöglicht. Das senkt das Risiko von Fehlbohrungen und verbessert die Förderleistung.

Erdwärme ist eine unerschöpfliche Energiequelle. Tief in der ca. 30 Kilometer dicken Erdkruste findet sich heißes Wasser in Reservoiren, Klüften oder Rissen. Bereits in 5000 Meter Tiefe hat das Wasser bis zu 200 °C. In Geothermie-Anwendungen wird es über eine Förderbohrung nach oben gepumpt. Dann kann es beispielsweise Dampfturbinen zur Stromerzeugung antreiben oder über Wärmepumpensysteme für Gebäudeheizungen genutzt werden. Das abgekühlte Wasser fließt über eine zweite Bohrung, die Injektionsbohrung, zurück ins Erdinnere und wird im heißen Gestein aufs Neue erhitzt. Es entsteht ein geschlossener Kreislauf. Diese erneuerbare Energiequelle kann einen wichtigen Beitrag im Kampf gegen den Klimawandel leisten.

Doch die mehrere Tausend Meter tief reichenden Bohrungen sind aufwendig und gleichzeitig riskant. Das Risiko danebenzuliegen und nichts zu finden – Fachleute sprechen vom Fündigkeitsrisiko – liegt bei etwa 30 Prozent. Das wollen die Expertinnen und Experten der Fraunhofer-Einrichtung für Energieinfrastrukturen und Geothermie IEG in Bochum ändern. Die Idee: Ein Minibohrer perforiert das Umfeld der Bohrung in einem Umkreis von etwa 50 Metern. Dabei stößt er in benachbarte Risse und Klüfte vor und erschließt diese für die Heißwassergewinnung. Das Wasser fließt in die Förderbohrung und kann nach oben gepumpt werden.

Zweitbohrung erkundet das Umfeld

Entwickelt wurde die Technologie Micro Turbine Drilling (MTD) von Niklas Geißler, der am Fraunhofer IEG in Bochum und am Fraunhofer-Chalmers Research Center for Industrial Mathematics FCC in Schweden forscht. »Bohrungen, die mehrere Kilometer in die Erdkruste vordringen, kosten mehrere Millionen Euro. Die mit dem MTD herstellbaren Zweigbohrungen vergrößern das Einzugsgebiet für das Heißwasser, und das Fündigkeitsrisiko sinkt deutlich«, erklärt Geißler.

Herzstück von Micro Turbine Drilling (MTD) ist eine kompakte Mikro-Bohrturbine, die mit einem speziellen Bohrmeißel ausgestattet ist. Mit Abmessungen von gerade einmal 3,6 Zentimetern im Durchmesser und 10 Zentimetern in der Länge ist das Gerät extrem klein. Die Mikro-Bohrturbine ist an einem hochdrucktauglichen Schlauch befestigt, über den sie mit bis zu 200 Liter Wasser pro Minute bei etwa 100 bar Eingangsdruck angetrieben wird, um den Meißel in Rotation zu versetzen. Dieser besteht aus einer Wolframcarbid-Matrix mit eingearbeiteten Diamantkörnern und schleift sich mit bis zu 80 000 Umdrehungen pro Minute in das Gestein. Dabei ist er besonders für sehr hartes, kristallines Gestein wie Granit geeignet. Er ist aber auch in der Lage, Stahl zu durchbohren. Das ist wichtig, da die Bohrungen für bessere Stabilität häufig mit einer Stahlverrohrung ausgekleidet sind. Ohne das Bohrwerkzeug zu tauschen, kann mit dem MTD in einem Schritt zuerst die Stahlverrohrung und dann das Gestein bearbeitet werden. »In der Stunde schaffen wir zwei bis drei Meter. Das Wasser, das die Mikroturbine antreibt, dient zugleich als Kühlung, damit der Bohrer nicht heiß läuft, und auch als Spülung, um den Bohrstaub abzutransportieren«, erklärt Geißler. Ähnliche Verfahren gab es in der Vergangenheit bereits. Doch das ebenfalls druckwasserbasierte Radial Jet Drilling (RJD) beispielsweise funktioniert nur in weichem Gestein. Für die Geothermie ist es damit ungeeignet, da geothermische Reservoire nur mit wenigen Ausnahmen im Hartgestein zu finden sind.

Eine Herausforderung beim Verfahren liegt darin, die Mikro-Turbine aus der Hauptbohrung heraus abzulenken und bei relativ großem Angriffswinkel ins umliegende Gestein zu treiben. Dafür haben die IEG-Forschenden eine spezielle Ablenkvorrichtung entwickelt. Mit diesem sogenannten Ablenkschuh kann das kompakte Werkzeug in einem Winkel von ca. 45 Grad aus der Hauptbohrung herausgeführt werden. So erschließt das Bohrwerkzeug rund um die Hauptbohrung neue Risse und Klüfte mit Heißwasser. Durch den hydraulischen Druck, der entsteht, wenn das Wasser nach oben gepumpt wird, fließt das Wasser aus den Rissen und Klüften nun ebenfalls in die Hauptbohrung.

»Wir sind sehr dankbar dafür, dass wir das Micro Turbine Drilling bereits mehrfach im schweizerischen Bedretto Underground Laboratory (BUL) in der Nähe des Gotthard-Tunnels in bis zu 350 Metern Tiefe testen durften. Das Verfahren funktioniert sehr solide und arbeitet nahezu fehlerfrei«, freut sich Geißler.

Audioaufnahmen der Bohrgeräusche

Auch die Politik hat die Bedeutung des Themas erkannt. Seit März 2021 fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie das Projekt mit mehr als 430 000 Euro.

Die Fraunhofer IEG-Forschenden treiben das Vorhaben unterdessen weiter voran. Im nächsten Schritt sollen die Bohrgeräusche aufgenommen werden. Als akustische Referenz bei der Analyse kann dabei auch das Geräusch der Mikro-Bohrturbine dienen, deren Schaufeln bei der Rotation ein charakteristisches Pulsmuster aussenden. Mit der Analyse der Audioaufnahme lassen sich die Gesteinsarten, die der Meißel bearbeitet, erkennen und lässt sich zugleich feststellen, ob der Bohrer sich in der richtigen Geschwindigkeit dreht, gerade feststeckt oder gar leerläuft. Die Geräusche werden dabei auf die stählerne Rohrleitung als Körperschall übertragen und aufgenommen.

Die Technologie ist nicht nur für Geothermie-Anwendungen einsetzbar. »Generell kann das MTD in jeder Tiefbohrung eingesetzt werden, wo es darauf ankommt, die Umgebung einer Bohrung mit möglicherweise heterogenen Gesteinsarten zu erkunden, etwa für die Öl- oder Gasindustrie. Im Bereich Geotechnologien oder Tunnelbau können mit dieser Mikro-Bohrtechnologie beispielsweise Ankerbohrungen an schlecht zugänglichen Stellen gesetzt werden, an denen der Einsatz konventioneller Geräte aus Platzgründen nicht möglich ist«, erläutert Geißler.

Eine Hauptanwendung der 2020 zum Patent angemeldeten Technologie wird aber sicherlich die Gewinnung von Erdwärme sein. Fachleute schätzen, dass sich die Zahl der Geothermie-Kraftwerke in Europa in den nächsten fünf bis acht Jahren verdoppeln wird. Micro Turbine Drilling aus dem Fraunhofer IEG kann einen wichtigen Beitrag dazu leisten, die Förderbohrungen weniger riskant, weniger aufwendig und noch wirtschaftlicher zu gestalten.

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Mobiler Unkraut-Killer in der Baumschule

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.12.2021

Fraunhofer-Forschende haben mit Partnern eine Plattform zur vollautomatischen Entfernung von Unkraut entwickelt. Das mobile Robotersystem AMU-Bot navigiert mit optischen Sensoren und entfernt Unkraut mechanisch, also ohne Einsatz von Chemie. Daneben arbeiten die Forschenden bereits an einem umfassenden, datengestützten Ökosystem für eine ressourcenschonende und umweltfreundliche Automatisierung der Landwirtschaft.

Unkraut ist auch in Baumschulen, Gemüsegärten oder Obstplantagen eine echte Plage. Gerade in den frühen Phasen des Wachstums der Nutzpflanzen nehmen die Unkräuter Licht, Wasser und Nährstoffe weg. Die Entfernung durch manuelles Hacken ist arbeitsintensiv und der Einsatz umweltschädlicher Herbizide nicht erwünscht. Nun hat das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart gemeinsam mit Partnern ein mobiles, mechanisches System entwickelt, das Unkraut zuverlässig, kostengünstig und umweltfreundlich entfernt. Das autonome Raupenfahrzeug AMU-Bot (AMU, autonome mechanische Unkrautbekämpfung) fährt in der Baumschule zwischen den Reihen an den Gehölzen entlang und entfernt das Unkraut – auch Beikraut genannt – mit Kreiseleggen. Die rotierenden Messer sind an einem höhenverstellbaren Manipulator befestigt. Am Ende der Baumreihe wendet das Raupenfahrzeug und biegt selbstständig in die nächste Baumreihe ein.

Navigation mit LiDAR-Scannern

Zur Navigation setzt das Projektteam um Kevin Bregler, Fachthemenleiter Agrarrobotik der Abteilung Roboter und Assistenzsysteme, gemeinsam mit den Partnern Bosch und KommTek optische Sensoren ein. Die darin verbauten LiDAR-Scanner (Light Detection and Ranging) senden während der Fahrt kontinuierlich Laserimpulse aus, die von den Objekten in der Umgebung reflektiert werden. Aus den unterschiedlichen Laufzeiten berechnen sich die Entfernungen. So entsteht eine 3D-Punkte-Wolke der Umgebung. Das Robotersystem nutzt diese, um seinen Weg zu finden und die Position von Pflanzen oder Bäumen zu erkennen. Kevin Bregler erklärt: »Der Roboter AMU-Bot ist noch nicht in der Lage, sämtliche Pflanzen zu klassifizieren, sondern erkennt Nutzpflanzen wie Bäume und Büsche in den Reihen der Baumschulkulturen. Außerdem werden die Abstände zwischen den einzelnen Nutzpflanzen ermittelt, um auf Basis dieser Informationen die Beikräuter entfernen zu können. Der Roboter nutzt diese Daten, um durch die Reihen zu navigieren, während der Manipulator das Beikraut entfernt.«

Auch dem Beikraut in den Zwischenräumen der Pflanzen oder Bäume wird zuverlässig der Garaus gemacht. Dazu fährt der Manipulator in die Pflanzenzwischenräume ein. Das Unkraut muss nicht extra eingesammelt werden, es bleibt auf dem Boden liegen und vertrocknet. Der fahrende Unkrautkiller bewegt sich dank Raupenantrieb sehr stabil und sicher über den Boden. Auch Löcher im Boden, die entstehen, wenn in der Baumschule eine Pflanze entnommen wurde, stören ihn nicht. Die AMU-Bot-Plattform ist wirtschaftlich, robust, einfach zu bedienen und gleichzeitig hocheffizient. Die Kreiseleggen beispielsweise haben sich bereits in der Landwirtschaft bewährt. Dort dienen sie häufig zur Auflockerung des Bodens vor dem Aussäen.

Fraunhofer-Experte Bregler sagt: »Das Entfernen von Unkraut ist ein sehr aktuelles und durchaus komplexes Thema. Man kann es ausreißen, abschneiden, hacken, abflammen oder mit Herbiziden behandeln. Doch gerade in der ökologischen Landwirtschaft und in Baumschulen oder Obstplantagen sind Herbizide heute nicht mehr erwünscht. Unsere Methode verzichtet vollständig auf Chemie.«

Robust, zuverlässig und kostengünstig

Die Projektverantwortlichen haben sich bewusst für eine scheinbar einfache Lösung entschieden. »Ein System, das die verschiedenen Einzelpflanzen klassifiziert, müsste mit hochauflösenden Kameras, KI-gestützten Bilderkennungsalgorithmen und Pflanzenprofilen arbeiten, die in einer Datenbank hinterlegt sind. Solche Systeme sind aufwendiger und teurer, und sie können auch nicht ohne weiteres in neuen Kontexten arbeiten«, erläutert Bregler. Die AMU-Bot-Plattform dagegen setzt auf das ausgeklügelte Zusammenspiel dreier ausgereifter Module: Raupenfahrzeug, Navigations-System und Manipulator. AMU-Bot ist auch das Ergebnis einer funktionierenden Partnerschaft. Für Navigation und Sensorsystem ist Bosch verantwortlich, die Firma KommTek hat den Raupenantrieb entwickelt. Das Fraunhofer IPA hat den höhenverstellbaren Manipulator samt Kreiseleggen konstruiert und die Gesamtkoordination übernommen. Unterstützt wird das Projekt vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Projektträger ist die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung.

Die Fraunhofer-Expertinnen und -Experten planen bereits den nächsten Schritt. Gemeinsam mit sieben weiteren Fraunhofer-Instituten arbeiten IPA-Experte Kevin Bregler und sein Team an einem neuen, leistungsfähigen Ökosystem namens COGNAC (Cognitive Agriculture). COGNAC basiert auf der Vernetzung von digitalen Diensten und Daten, die auch die Wechselwirkungen zwischen Biosphäre und Produktion einbeziehen. Es kombiniert diese mit intelligenter Sensorik und Robotik. Ziel ist der Aufbau einer flexiblen und intelligenten Automatisierung einer nachhaltigen Landwirtschaft – inklusive Unkrautvernichtung.

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Batteriedaten schnell und automatisiert auswerten und für KI-Prozesse bereitstellen

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.11.2021

Elektrochemische Energiespeicher- und Brennstoffzellentechnologien sind Schlüsselelemente für eine erfolgreiche Energiewende. Mit modularen Softwarepaketen ermöglicht die Batalyse GmbH, ein Spin-off des Fraunhofer-Instituts für Chemische Technologie ICT, die automatisierte Erfassung, Dokumentation und Auswertung von Testdaten von Batterien, Akkus und Brennstoffzellen. Anhand der visualisierten Ergebnisse können Materialhersteller und Zellentwickler sowie F&E-Abteilungen ihre Produkte gezielt und effektiv weiterentwickeln und optimieren.

In Batterien und Brennstoffzellen entscheiden optimierte Materialien und Komponenten wie Elektroden, Aktivmaterialien, Elektrolyte und Separatoren über die Lebensdauer, Qualität und Leistungsfähigkeit des Systems. Für die Elektromobilität oder stationäre Energiespeicherung werden neue, nachhaltige, recyclingfähige Materialkombinationen benötigt, die sich gegenüber verfügbaren Systemen etwa durch eine höhere Energiedichte oder geringere Herstellungskosten auszeichnen. Um die Suche nach neuen Materialien und dem richtigen Materialmix zu beschleunigen, bietet die Batalyse GmbH eine modulare Softwarelösung für die effektive Datenauswertung und das Informationsmanagement an. Das Spin-off wurde im Mai 2021 als eigenständige Gesellschaft aus dem Fraunhofer ICT in Pfinztal von Dr. Markus Hagen und seinem Kollegen und CTO der Batalyse GmbH, Eran Nave, ausgegründet.

Bestmögliche Batterie der Zukunft

»Hersteller unterziehen ihre Batterien und Materialien fortlaufenden Kontrollen und prüfen zahlreiche Parameter wie die Qualität der Produktionsprozesse oder der Elektroden. Hierbei unterstützen wir die Unternehmen mit unseren drei Softwaremodulen Data Analysis, Collect und Mind, um letztendlich die beste Batterie der Zukunft zu entwickeln«, sagt Dr. Markus Hagen, CEO der Batalyse GmbH. Data Analysis wertet Batteriedaten und elektrochemische Tests sowohl von Labortestzellen als auch von kommerziellen Zellen aus und vergleicht die Werte. Beispielsweise erhalten Käufer von Batteriezellen die Möglichkeit, Lieferanten und Produktionschargen zu vergleichen. Welche Batteriezelle die beste Performance zeigt, ist sofort ersichtlich.

Data Analysis wertet unabhängig vom eingesetzten Testgerät aus und ist kompatibel zu allen Dateiformaten und Dateistrukturen – ein großer Vorteil gegenüber Konkurrenzprodukten. Die Module Collect und Mind sind separat erhältlich, es empfiehlt sich jedoch, das komplette Paket einzusetzen, da alle Module ineinandergreifen. Die Datenmanagement-Software Collect sammelt alle Rohdaten und zugehörige Metadaten automatisiert ein und speichert sie zentral ab. Dabei beschränkt sich das Tool nicht auf Batterien und Brennstoffzellen, sondern erfasst auch Prozess-, Analyse-, Produktions-, und Bilddaten. Mind visualisiert diese Daten aus Collect und ergänzt zusätzliche Informationen wie Kunden-, Prüflings-, Material- und Projektdaten, die kategorisiert, gefiltert und vernetzt werden können. Ein Berechtigungsmanagement regelt, wer Zugriff auf die jeweiligen Daten erhält, und ermöglicht das Teilen von Projekten mit Kunden. Die Ergebnisse, die Data Analysis liefert, lassen sich darüber hinaus in Collect wieder speichern und in Mind darstellen. Collect und Mind erfassen sämtliche Daten und Informationen und liefern so die Basis für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. »In der Forschung, Entwicklung und Produktion kostet die Datenauswertung und -dokumentation viel Zeit. Hinter einer einfachen Messung stehen Informationsketten mit hunderten Parametern zu Materialien, Prozessen und Werkzeugen. Durch die Kombination unserer Softwaremodule automatisieren wir die komplette Datenverarbeitung und können Daten und Informationen für einen KI-Einsatz vorbereiten«, ergänzt der CEO.

Während Data Analysis bereits erhältlich ist, werden die Prototypen Mind und Collect aktuell am Fraunhofer ICT eingesetzt. Anfang 2022 sollen sie verfügbar sein. Industriekunden können beide Module jedoch schon jetzt testen.

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Allzeit saubere Luft

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.10.2021

Durch die Metallbearbeitung mit Laser und Plasma gelangen viele verschiedene Schadstoffe in die Umgebungsluft. Das Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik IWS hat jetzt zusammen mit Partnern eine Filteranlage entwickelt, die sehr effizient die verschiedenen Substanzen aus der Luft entfernt. Sie kann individuell an die verschiedenen Materialien und die jeweils freigesetzten Stoffe angepasst werden. Künftig soll die Technik in weiteren Anwendungen wie der additiven Fertigung zum Einsatz kommen.

Bei der Bearbeitung von Metallen mit Lasern oder Plasma werden Mikropartikel und gesundheitsschädliche Gase und Stoffe freigesetzt. In metallverarbeitenden Betrieben entfernt man die Substanzen in der Regel mit Absaug- und Lüftungsanlagen vom Arbeitsplatz. Wo das nicht möglich ist, tragen Mitarbeiter Schutzmasken. Mit der zunehmenden Automatisierung der Produktion beispielsweise durch Fertigungsroboter rückt der Emissionsschutz heute aber immer wieder einmal in den Hintergrund, wenn Menschen nicht permanent anwesend sind. »Das ist problematisch, weil Mitarbeiter hin und wieder die Räume betreten müssen, um Schäden zu beheben, die Anlage zu warten oder die Qualität der Produkte zu überprüfen«, sagt Jens Friedrich, Gruppenleiter Gas- und Partikelfiltration am Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik IWS in Dresden. »Die Mitarbeiter werden dann im Unklaren darüber gelassen, wie stark die Luft tatsächlich belastet ist.«

Eine Filteranlage für alles

Das Fraunhofer IWS in Dresden hat daher in einem öffentlich geförderten Projekt zusammen mit Unternehmen aus Sachsen eine Filteranlage entwickelt, die die Luft in Produktionsräumen reinigt und dabei eine Vielzahl von Schadstoffen gleichzeitig effektiv bindet. Standard sind heute Aktivkohle-Filteranlagen, die zum Beispiel flüchtige organische Substanzen, die sogenannten VOC, zurückhalten. In metallverarbeitenden Betrieben und Werkstätten kommen aber häufig Substanzen wie Formaldehyd, Stickoxide oder problematische Schwefelverbindungen hinzu. Beim Laserschweißen werden außerdem Mikropartikel aus Metall oder Schweißmaterial frei. Eine Anlage, die alle Substanzen gleichermaßen gut aus der Raumluft entfernt, gab es bislang nicht. Im Projekt MultiFUN haben die Partner erstmals ein solches flexibles Filtersystem entwickelt. Es besteht aus mehreren, einzeln austauschbaren Modulen. Jede Filterebene enthält ein bestimmtes Filtermedium, das spezifisch bestimmte Substanzen aus der Raumluft entfernt. Neben Aktivkohle kommen beispielsweise Zeolithe oder poröse Polymere zum Einsatz, aber auch sogenannte metallorganische Gerüstverbindungen.

Tests von vielen verschiedenen Substanzen

Um die richtige Filtersubstanz zu finden, haben die Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer IWS im Labor zunächst eine ganze Reihe an Substanzen darauf hin getestet, wie gut diese die verschiedenen Luftschadstoffe adsorbieren. Die besten Kandidaten wurden dann in den Filteranlagen-Prototypen integriert, den das Unternehmen ULT aus Löbau gefertigt hat. Eine Besonderheit im Vergleich zu herkömmlichen Filteranlagen ist die Messsensorik, die automatisch erkennt, wann das Filtermedium mit Substanzen gesättigt ist und ausgetauscht werden muss. Der Zustand wird optisch über farbige LEDs für jede Filterebene und Schadstoffklasse separat angezeigt. Entsprechend muss auch nur die jeweils betreffende Filterebene ausgetauscht werden.

Besser nicht auf Filteranlagen verzichten

Durch die zunehmende Automatisierung steigt derzeit die Zahl an Fabrikräumen, in denen die Luft nur unzureichend gereinigt wird – beispielsweise auch bei 3D-Fertigungsanlagen. »Das wird unweigerlich zu Konflikten führen, weil es nie ganz ohne Menschen geht«, sagt Jens Friedrich. »Es ist absolut sinnvoll, Filteranlagen einzusetzen, um permanent die Gesundheit der Mitarbeiter zu schützen – auch wenn diese die automatisierten Areale nur gelegentlich betreten.« Bei der additiven Fertigung mit 3D-Laserrobotern kommt hinzu, dass in größeren Mengen Mikropartikel frei werden, die auch den Raum und die Werkstücke verschmutzen, wenn sie sich ablagern. Die Partikel können hochwertige Produkte kontaminieren. Außerdem stellen sie eine Unfallgefahr da, weil man auf den Kügelchen ausrutschen kann, wenn sie sich auf dem Fußboden sammeln.

Zusammen mit mehreren Unternehmen arbeitet das Fraunhofer IWS derzeit an der Entwicklung einer Anlage, die speziell auf die Filterung von Schadstoffen und Substanzen abgestimmt ist, die bei der additiven Fertigung frei werden. »Unser Institut verfügt über Kompetenz in der Laserbearbeitung, über Material-Know-how und über Expertise bei der Entwicklung ganzer Systeme«, sagt Friedrich. »Insofern sind wir der richtige Partner für die Entwicklung solcher Filterlösungen.« Auch für die Fertigung und das Recycling von Batterien sieht er einen wachsenden Bedarf an Filteranlagen, die verschiedene Substanzen aus der Luft entfernen. Insbesondere, weil dort Metalle wie Nickel, Mangan und Kobalt zum Einsatz kommen, die Verbindungen bilden können, die schon bei sehr geringen Dosen gesundheitsgefährdend sind.

Das Projekt MultiFUN wurde durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert. Zu den Partnern gehören die ULT AG aus Löbau, die Firma SEMPA SYSTEMS GmbH aus Dresden, der Textilhersteller Norafin Industries GmbH aus Mildenau und das Fraunhofer IWS.

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Aktivitätserkennung im Fahrzeuginnenraum

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.09.2021

Ist der Autofahrer müde oder schläft er gar? Kameras im Innenraum überprüfen dies bereits. Wichtig und vom Gesetzgeber vorgeschrieben werden Innenraumkameras insbesondere beim automatisierten Fahren. Ein neues System des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB leitet aus den Bilddaten erstmals Aussagen zu den Aktivitäten des Fahrers ab und analysiert, wie schnell dieser die Steuerung übernehmen könnte.

Beim automatisierten Fahren entscheidet das Fahrzeug, was es tun muss – es lenkt, bremst und beschleunigt. Bis es jedoch so weit ist, dass Fahrzeuge gänzlich auf einen Fahrer verzichten können, werden teilautomatisierte Fahrzeuge den Wagenlenker unterstützen und ihm zunehmend mehr Freiheiten verleihen. Naturgemäß sind bei teilautomatisierten Fahrzeugen Übergaben zwischen Auto und Fahrer nötig, etwa bei einer Baustelle auf der Autobahn oder beim Übergang in den Stadtverkehr nach einer Autobahnfahrt. Das Fahrzeug muss also nicht nur intelligent werden, um den Verkehr zu interpretieren, sondern auch nach innen schauen und mit dem Fahrer in den Dialog treten. Was macht der Fahrer gerade? Wie schnell könnte er die Steuerung des Fahrzeugs übernehmen? Zwar gibt es bereits Fahrerbeobachtungssysteme, diese nutzen jedoch bisher kaum Kamerabilddaten und beschränken sich vorwiegend auf die Erkennung von Müdigkeit.

Künstliche Intelligenz erkennt, was der Fahrer tut

Dem Dialog zwischen Fahrer und Auto widmen sich die Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer IOSB – und füllen damit diese Lücke. »Mit unserer Technologie erkennen wir nicht nur das Gesicht, sondern vielmehr die aktuellen Posen des Fahrers und der Mitfahrer«, sagt Dr. Michael Voit, Gruppenleiter am Fraunhofer IOSB. »Aus diesen Posen wiederum können wir zuverlässig bestimmen, womit sich Fahrer und Insassen gerade beschäftigen.«

Der Kern der Entwicklung liegt in Algorithmen und Verfahren des maschinellen Lernens, also der Künstlichen Intelligenz. Die Algorithmen analysieren die Kameradaten in Echtzeit und finden heraus, ob der Fahrer telefoniert, mit den Kindern spielt oder auf das Handy des Mitfahrers schaut. Die Technologie des Fraunhofer IOSB geht damit über die reine Bilderkennung hinaus und interpretiert Aktivitäten im Kontext. Die Forscherinnen und Forscher haben das System zunächst angelernt, indem sie zahlreiche Kameraaufnahmen per Hand annotierten: Wo befinden sich Hände, Füße, Schultern der Personen, wo sind Objekte wie Smartphones, Bücher und Co. zu erkennen? Anschließend evaluierten sie die Algorithmen mit neuen Bildern und korrigierten oder verifizierten deren Ergebnisse.

Aufnahmen des Fahrers oder der Insassen abstrahiert das System zu einem digitalen Skelett – einer Art Strichmännchen, das die Körperpose der Person nachbildet. Aus der Skelettbewegung und einer ergänzenden Objekterkennung wiederum schließt es auf die Aktivität. »Die Algorithmen wissen also, ob jemand schläft oder auf die Straße blickt, wie abgelenkt die Person ist und wie lange es dauert, bis die volle Aufmerksamkeit wieder auf den Verkehr gerichtet werden kann«, erläutert Voit. Hierfür werden sowohl klassische Videokameras unterstützt als auch Infrarotkameras, die im Dunkeln sehen können, sowie 3D-Kameras, die die Entfernung der Objekte zur Kamera messen. Auch bei der Platzierung der Kameras lässt das System den Innenraumdesignern Freiheit.

Fragen rund um die Aktivitätserkennung im Fahrzeuginnenraum bearbeiten die Forscherinnen und Forscher in zahlreichen Verbundprojekten mit namhaften Autoherstellern wie Audi und Volkswagen, aber auch Zulieferern wie Bosch und Continental. Die Projekte werden durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF, das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi oder das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur BMVI unterstützt. »Wir erkennen nicht nur die Aktivitäten des Fahrers, sondern aller Insassen im gesamten Fahrzeuginnenraum«, bekräftigt Voit. »Die Technologie ist bereit für die Vorserie. Wir stehen schon im ersten Kontakt mit Unternehmen, die unsere Technologie nutzen wollen.« Bindeglied der Entwicklungen ist der institutseigene Fahrsimulator, von dem Industriekunden auch im Rahmen individueller F&E-Projekte profitieren können. Dank simulierbarer Verkehrssituationen bietet er die Grundlage für das Sammeln relevanter Fahrt- und Verhaltensdaten und ermöglicht mit seiner umfangreichen Sensorausstattung Studien für alle Insassen.

Für Datenschutz ist gesorgt

Was Datenschutz- und Sicherheitsaspekte angeht, so denken die Forscherinnen und Forscher diese von Anfang an mit. »Die Kameradaten werden in Echtzeit ausgewertet, nicht gespeichert und verlassen zu keinem Zeitpunkt das Fahrzeug. Personalisierte Modelle werden dafür ebenso wenig benötigt – somit werden keine personenbezogenen Daten gesammelt«, sagt Dr. Pascal Birnstill, Senior Scientist, zu den Themen Datensicherheit, Datenschutz und Transparenz am Fraunhofer IOSB. Die Technologie respektiert also von vornherein die Privatsphäre und entspricht damit den strengen Regularien und dem hohen Datenschutzbewusstsein in der EU.

Zahlreiche Anwendungen – auch jenseits der Aktivitätserkennung

Wie wichtig Aktivitätserkennungen sind, zeigt eine Verordnung der EU: Das »Driver Monitoring« soll bei der Automatisierung des Autos verpflichtend werden. Mit der Technologie aus dem Fraunhofer IOSB können Fahrzeughersteller nicht nur diese Richtlinie erfüllen, sondern zudem zahlreiche Visionen in puncto autonomes Fahren Realität werden lassen. Ein Beispiel: Spracherkennung stößt bei der Kommunikation von Mensch und Auto schnell an ihre Grenzen. So ist der Befehl »Park dort ein« für sich genommen nicht aussagekräftig. Über die Körperposen- und Aktivitätserkennung weiß das System jedoch, auf welche Parklücke der Nutzer in dem Moment zeigt. Auch bei Sicherheitsaspekten von fahrerlosen Fahrzeugen kann das System helfen: Während derzeit die Fahrenden noch darauf achten, dass alle Mitfahrer die Sicherheitsregeln einhalten und sich beispielsweise anschnallen, wird dies künftig das fahrerlose Fahrzeug übernehmen müssen – etwa bei autonom fahrenden Taxis oder Bussen. Auch hier ist eine zuverlässige Innenraumüberwachung unverzichtbar.

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