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    Smarte Leitstelle für automatisierte Transportroboter und Busse in der Stadt Lauenburg/Elbe - TaBuLa-LOGplus
    Projektpartner: Institut für Technische Logistik der TUHH: Weiterentwicklung der Transportroboter und der Leitstelle Interlink GmbH: Projektkoordination; unterstützt in Fragestellungen mit technischem, betrieblichem und organisatorischem Schwerpunkt Palaimon GmbH: Auswertungen und Empfehlungen hinsichtlich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) Assoziierte Partner und Unterstützer: Kion Group AG: unterstützt die Automatisierung Kreis Herzogtum Lauenburg: ÖPNV-Aufgabenträger Stadt Lauenburg / Elbe: stellt Stadtgebiet als Testregion zur Verfügung und agiert neben dem Kreis als Straßenbaulastträger Yunex GmbH (ehemals Siemens Mobility GmbH): unterstützt die Vernetzung der Vehikel mit der Infrastruktur TaBuLa-LOGplus schafft eine bessere Vernetzung und Koordinierung der verschiedenen Vehikel im Personen- und Warentransport durch Leitstellenimplementierung für automatisierte Busse und Transportroboter mittels KI. Automatisierter Personennahverkehr und automatisierter Warentransport in Kombination hat sich bereits über das Vorläuferprojekt TaBuLa-LOG als durchführbar erwiesen und wurde in der Praxis für die Öffentlichkeit erlebbar gemacht und mit Fahrgästen umgesetzt. Aktuell müssen sowohl automatisierte Busse für den Personenverkehr als auch Transportroboter für den Warentransport aus rechtlichen und sicherheitsrelevanten Aspekten noch von natürlichen Personen begleitet werden, so dass die Technologien in der Regel noch keinen ökonomischen Vorteil bieten. Die nächste zu erreichende Stufe ist daher die Steigerung des Autonomiegrades inkl. der durchgängigen und interoperablen Vernetzung der einzelnen Verkehrs- und Transportmittel mit dem übergreifenden Ziel einer verkehrsträgerübergreifenden optimalen Nutzung der Ressourcen als ein Baustein für eine nachhaltigere Nutzung der Verkehrssysteme.
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    Kombinierter Personen- und Warentransport in automatisierten Shuttles. Teilvorhaben: Entwicklung von Transportrobotern zur Integration in einen automatisierten Shuttle-Betrieb mit Wirkungsabschätzung (TaBuLa-LOG)
    Projektpartner: Kreis Herzogtum Lauenburg und das Institut für Technische Logistik W-6 der TUHH Assoziierte Projektpartner: Büro autoBus, Yunex GmbH (ehemals Siemens Mobility GmbH), Stadt Lauenburg/Elbe, Verkehrsbetriebe Hamburg-Holstein GmbH, Versorgungsbetriebe Elbe GmbH, E&K Automation GmbH Ziel des Projekts TaBuLa-LOG ist die Integration eines Warentransportes in den bestehenden, automatisierten Busbetrieb des Projektes TaBuLa im öffentlichen Raum der Stadt Lauenburg/Elbe. Bislang wurden Personen- und Güterverkehre meist getrennt voneinander betrachtet. Im Sinne einer nachhaltigen und zukunftsfähigen Mobilität, die unter anderem auf eine Reduzierung des Verkehrsaufkommens abzielt, sollten beide Verkehrsarten einer integrierten Betrachtung unterzogen werden. Ein Wandel vom traditionellen zum kombinierten System, bei dem Waren und Personen gemeinsam befördert werden, verlangt nach neuen Mobilitätskonzepten, die auf Testfeldern unter Realbedingungen erforscht werden müssen. In drei aufeinander aufbauenden Testszenarien wird die Einbindung des Warentransports in den öffentlichen Personennahverkehr des Bus-Shuttles entwickelt und erprobt. Eine im Projektverlauf zu entwickelnde, automatisierte Schnittstelle, eine Transportroboterplattform, dient zur Übergabe der Ware. Die Wirkungen dieser Szenarien werden ausgewertet, um Ableitungen über mögliche weitere Anwendungsgebiete treffen zu können, aber auch Handlungsempfehlungen für städtische Organisationen, Verkehrsunternehmen und Technologiehersteller vorzunehmen.
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    3D-Objekterkennung auf Baustellen und Gebäuden
    3D-Objekterkennung auf Baustellen und Gebäuden Digitale Bauwerksdatenmodellierung – Building Information Modeling (BIM) – beschreibt eine Methode der vernetzten Planung, Ausführung und Bewirtschaftung von Gebäuden und anderen Bauwerken mithilfe von Software. Building Information Modeling findet Anwendung sowohl im Bauwesen zur Bauplanung und Bauausführung (Architektur, Ingenieurwesen, Haustechnik, Tiefbau, Städtebau, Eisenbahnbau, Straßenbau, Wasserbau, Geotechnik) als auch im Facility Management. Alle relevanten Informationen eines Gebäudes werden zusammengefasst und während des Baus oder nach Umbau- und Renovierungsarbeiten zur Begutachtung des Ist- und Soll-Zustandes (As-built-Zustand/ As-planned-Zustand) genutzt. Der As-build-Zustand wird mit dem Einsatz von 3D-Sensoren, wie z.B. Laserscannern aufgenommen. Die Aufbereitung dieser 3D-Messdaten als auch die Aktualisierung der BMI-Modelle erfolgt manuell. Das Projektziel ist es, Software zu prüfen, mit der relevante Messdaten automatisiert extrahiert und verarbeitet werden , um die aufwendige, manuelle Aufbereitung zu vermeiden. Das Institut für Technische Logistik zusammen mit der Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen untersucht, ob das Facility Management (FM) des staatlichen Hochbaus in Hamburg im Bereich der Technischen Gebäudeausstattung durch den Einsatz von 3D Daten unterstützt werden kann. Zunächst wird eine Ist-Analyse erstellt, um die Anforderungen der 3D-Objekterkennung bzw. 3D-Sensorik zu erhalten. Entsprechend dieser Auswertung werden adäquate Sensorlösungen und KI-basierte Algorithmen erprobt und mit ausgewählten Geräten und Technologien vor Ort geprüft, getestet und anschließend vorgestellt.
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