Digital Mission

Stand der Forschung und Entwicklung

Die Digitalisierung hat sich auch für die Offshore-Branche zu einem wichtigen Technologietreiber entwickelt. Sie liefert die Grundlage für den autonomen Betrieb von Fahrzeugen oder Inspektionsrobotern, ermöglicht die effiziente Planung, Überwachung und Dokumentation von Missionen und erlaubt die Verknüpfung von Daten unterschiedlichster Quellen zur Auswertung bzw. Modellbildung. Gerade der Einsatz von Kameras oder anderen bildgebenden Verfahren (z.B. Sonar) als sehr flexibel einsetzbare Sensoren wurde am Standort Rostock in den vergangenen Jahren vorangetrieben. Die UW-Bildverarbeitung in Kombination von Verfahren der Künstlichen Intelligenz und der Photogrammmetrie bildet ein Alleinstellungsmerkmal der gemeinsamen Forschung von Fraunhofer IGD und Universität Rostock. Die automatisierte Datenauswertung ist flexibel anwendbar und profitiert trotz der schwierigen physikalischen Randbedingungen von den Fortschritten der Künstlichen Intelligenz, insbesondere dem Machine Learning. Das Innovationsfeld zielt daher in der ersten Phase auf die Entwicklung effizienter Architekturen und digitaler Services zur effizienten Auswertung mit einem deutlichen Fokus auf Bild- und Videodaten sowie der Nutzbarmachung aktueller KI-Methoden. Vereinzelt finden sich bereits Ansätze sowie Vorhaben, die eine Vereinheitlichung von Schnittstellen, Datenbanken und Methoden im Bereich der angewandten Unterwassertechnik zum Ziel haben. In vielen Fällen beschränken sich die Ansätze jedoch auf spezifische und nicht verallgemeinerbare Anwendungen.

Limitierend und herausfordernd für die Digitalisierung ist das umgebende Medium „Wasser“: So ist eine drahtlose Breitbandkommunikation unter Wasser bisher nicht möglich. Kabellose Datenübertragung beschränkt sich vorwiegend auf akustische Systeme mit geringer Bandbreite bei hohem Energieeinsatz. Entsprechend geringe Datenaustauschraten mit Unterwasserfahrzeugen schränken deren Steuerbarkeit und Interaktivität, aber auch den Aktionsradius und die Positioniergenauigkeit ein. In Bezug auf die Bereitstellung digitaler Schnittstellen und Services fehlt es in der Meerestechnik bislang an Konsortien, die aus der wissenschaftlichen Anwendung heraus erfolgreiche Geschäftsmodelle zur Nutzung von Daten und Datendiensten entwickeln. In anderen Bereichen arbeiten hingegen Initiativen wie die International Data Spaces11 und GAIA-X12 an einem sicheren, domänenübergreifenden Datenraum, der Unternehmen verschiedener Branchen und aller Größen die souveräne Bewirtschaftung ihrer Datengüter ermöglicht. Eine branchenspezifische Ausprägung, die auch die Besonderheiten der Unterwassertechnik ohne ständigen, breitbandigen Zugriff auf das Internet unterstützt, fehlt bislang.

Dr.-Ing. Kristine Bauer

Dr.-Ing. Kristine Bauer

Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD

Joachim-Jungius-Straße 11
18059 Rostock
+49 381 4024-408
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Marktpotenziale und Trends

Wie in den meisten Industriezweigen sind die Digitalisierung und das sogenannte Internet of Things bestimmende Entwicklungen. Der Zugang zu hochwertigen digitalen Daten und deren effiziente Auswertung sind die Basis für der Erschließung neuer Rohstoffe oder auch die kostengünstige Wartung von Unterwasserbauwerken. So rückt die digitale Unterwassertechnik international immer stärker in den Fokus der Akteure. Marktpotenziale für Analytic Computing ergeben sich beispielsweise durch den Trend zum Einsatz der AUVs: Ohne eine umfassende und effiziente Auswertung der Sensordaten können die Fahrzeuge ihre Umwelt nicht wahrnehmen und Missionen nicht erfolgreich durchführen, da die fehlende Breitbandverbindung eine Echtzeit-Entscheidung durch Remote-Experts verhindert. Das Flagship-Projekt OTC-DaTA widmet sich den architektonischen und algorithmischen Aspekten des Analytic Computing, ergänzt um die Fokus-Projekte OTC-STONE im Bereich der Hydrographie, OTC-motionProbe für einen kostengünstigen digitalen Sensor für Wellenbewegung mit hoher Standzeit, OTC-SMOC für die Simulation frei hängender Unterseekabel und OTC-Tracker für den digital-gestützten Prozess der Planung, Überwachung und Auswertung von Unterwasser-Missionen.

Virtuelle digitale Abbilder (Digital Twin) können unter Einbeziehung von Kontextdaten dazu beitragen, Unterwassersysteme sowie deren Verhalten und Einsatz besser zu verstehen, vorherzusagen und zu optimieren. Missionen können genauer geplant und spezielle Anwendungsfälle ermöglicht werden. Hier spielen Standards in Bezug auf Datenauszeichnung und Serviceschnittstellen eine große Rolle. Wichtige Vorarbeiten laufen aktuell insbesondere in der AG Datenmanagement der Dt. Allianz Meeresforschung sowie im Kontext der nationalen Forschungsdateninfrastruktur. Die in drei Jahren verfügbaren Lösungskonzepte der (Meeres-)Forschung sollen in Phase 2/3 für die kommerzielle Anwendung erweitert und erprobt werden. Ziel ist der Aufbau einer Datenökonomie für den Unterwasserbereich – ein Markt, der Stand heute noch nicht existiert und der schwer quantifizierbar ist.

Ein „Internet of Underwater Things“ ist allerdings nur mit einer adäquaten Unterwasserkommunikation - samt den kritischen Faktoren Reichweite und Bandbreite - sowie einem effizienten System zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten umzusetzen. KI-gestützte Systeme können dabei helfen, die von verschiedenen Sensorsystemen generierten großen Datenmengen auszuwerten und zu korrelieren. Nur so werden Unterwasserfahrzeuge künftig ihre eigene geographische Position innerhalb eines Unterwassernetzwerkes bestimmen und damit effizient autonom agieren können. Optische Verfahren befinden sich momentan noch in der Forschung. Die UW-Kommunikation wird aktuell an der Universität Rostock ausgebaut und soll ab Phase 2 auch im OTC-Zukunftscluster bearbeitet werden.

Projekte aus dem Forschungsfeld Digital Mission


OTC-DaTA

Die Sammlung digitaler Daten ist ein wesentlicher Bestandteil fast aller Unterwasser-Missionen. Neben der expliziten Datenerhebung als Zweck der Mission, beispielsweise bei der Inspektion von Unterwasserstrukturen oder der digitalen Erfassung des Seebodens, werden auch bei der Missionssteuerung (gerade bei autonomen Fahrzeugen) sehr umfangreiche Datenmengen erzeugt. Diese heterogenen, verteilten und großvolumigen Daten müssen leicht kombiniert und im Kontext bestehender Daten interpretiert werden können. Ein wesentlicher Aspekt ist die effiziente Anwendung von Verfahren des Machine Learnings auf diesen Daten gerade auch von komplexen Datentypen wie 3D-Punktwolken oder Stereo-Videos.

Das Projekt zielt darauf ab, die bisher meist getrennt erfassten und verarbeiteten Daten aus beiden Kontexten (Nutzdaten und Steuerungsdaten) ganzheitlich zu betrachten und in einer einheitlichen System- und Softwarearchitektur auszuwerten. Dabei sollen auch externe Datenquellen einbezogen werden können. Das zu entwickelnde Framework muss die folgenden Anforderungen erfüllen:

  1. Breite Abdeckung von Datentypen (skalare Messgrößen, bildgebende Verfahren, 3D-Punktwolken) auch in hoher zeitlicher Auflösung (60 Hz)
  2. Echtzeitfähige Datenauswertung zur Umfelderkennung und Positionierung im Kontext autonomer Steuerung
  3. Skalierbarkeit zum Einsatz von Embedded System über Edge Computing bis Cloud-Servern sowie hybriden An­sätzen, die auch die Limitierungen der UW-Kommunikation berücksichtigen
  4. Unterstützung leicht­gewichtiger Sensornetzwerke
  5. Modularer Ansatz zur Datenföderation unter Einsatz se­mantischer Auszeichnung
  6. Weitgehende Einbeziehung von OpenSource bzw. Free­ware-Modulen

Der Fokus liegt dabei auf einer deutlichen Verbesserung beim Umgang mit digitalen Daten – gerade in Hinblick auf die KI-gestützte Auswertung, die nachweislich bei ersten Unterwasserapplikationen zu sehr guten Ergebnissen kommt (Vorarbeiten des Fraunhofer IGD zur kamerabasierten Fischerkennung und -vermessung sowie zur Charakterisierung von Altmunition auf Sonardaten).

Dr.-Ing. Kristine Bauer

Dr.-Ing. Kristine Bauer

Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD

Joachim-Jungius-Straße 11
18059 Rostock
+49 381 4024-408
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Helge Renkewitz

Dipl.-Inf.
Helge Renkewitz

Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB-AST), Leiter Arbeitsgruppe Unterwasserfahrzeuge

Am Vogelherd 90
98693 Ilmenau

+49 3677 461 170
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OTC-motionProbe

Im Projekt OTC-motionProbe soll die Entwicklung eines Sensorsystems zum Monitoring von Objektbewegungen durch Seegangsbelastungen oder Strömungen realisiert und bis zu einem prototypischen Aufbau umgesetzt werden. Diese Sensoreinheit soll modular aufgebaut und kompatibel zu anderen OTC-Zukunftsclusterprojekten konzipiert werden.

 

Im Projekt OTC-motionProbe soll ein autonomes in-situ Sensorsystem zum Monitoring von Objektbewegungen durch Seegangsbelastungen prototypisch entwickelt werden und für eine Kommerzialisierung vorbereitet werden. Einfach zu handhabende Systeme, die Bewegung und Beschleunigung sowie die Orientierung und den Umgebungsdruck zeitsynchron erfassen und speichern sind gegenwärtig weder kommerziell noch im akademischen Sinn erhältlich. Mit OTC-motionProbe soll ein solches System bereitgestellt werden, um Untersuchungen zu Erosion/ Akkumulation von Sediment, die Migration von Objekten am Meeresboden, sowie um das Bewegungsverhalten von Strukturen im Seegang, Offshore-Bauwerken etc. leicht messen zu können. Dieses System soll so die Aufnahme von Messwerten über einen Zeitraum von bis zu 12 Monaten ermöglichen.

 


OTC-STONE

OTC-Stone entwickelt eine operationell einsetzbare Software zur automatischen Lokalisierung und Vermessung von Steinen in akustischen Datensätzen durch integrierte Verarbeitung von bathymetrischen Daten und akustischen Rückstreuintensitäten basierend auf neuronalen Netzwerken.

Das Ziel von OTC-Stone ist es, die Kartierung von Steinen am Meeresboden effektiv und objektiv zu gestalten, um eine zuverlässige und reproduzierbare Datengrundlage für diverse ökonomische und ökologische Fragestellungen zu erhalten. In OTC-Stone soll dafür eine operationell einsetzbare Software entwickelt werden, die Steine in hydroakustischen Datensätzen durch integrierte Verarbeitung von bathymetrischen Daten und akustischen Rückstreuintensitäten basierend auf neuronalen Netzwerken automatisch lokalisiert und vermisst.

Svenja Papenmeier

Dr.
Svenja Papenmeier

Leibniz-Institut für Ostseeforschung Warnemünde

Seestrasse 15, 18119 Rostock
+49 381 5197 371
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Manuela Sander

Prof. Dr.-Ing.
Manuela Sander

Universität Rostock, Lehrstuhl für Strukturmechanik (URO-STM)

Albert-Einstein-Str. 2, 18059 Rostock
+49 381 498 9340
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OTC-SMOC

OTC-SMOC bildet die Basis für die Entwicklung frei hängender UW-Hochspannungskabel, die in der Lage sind, im laufenden Betrieb selbstständig ihre strukturmechanische Integrität zu überwachen (engl. Structural Health Monitoring - SHM). Dies ermöglicht die frühzeitige Detektion von bewegungsinduzierten Kabelausfällen und kann so die daraus resultierenden Ausfallzeiten signifikant reduzieren.

Zu diesem Zweck werden in OTC-SMOC zum einen geeignete Werkzeuge zur rechnergestützten, transienten Simulation der Kabelbewegung unter beliebigen hydrologischen Bedingungen geschaffen. Zum anderen wird eine Vorrichtung zur Durchführung von Bauteilwöhlerversuchen entwickelt, um die Kabelermüdung experimentell hinsichtlich der auftretenden Schädigungsmechanismen untersuchen zu können. Aufbauend auf diesen Ergebnissen werden im weiteren Verlauf die Grundlagen für ein SHM entwickelt, welches die Identifikation einer kritischen Bauteilermüdung im laufenden Betrieb ermöglicht.


OTC-Tracker

Hohe Sicherheits- und Qualitätsstandards sind kennzeichnend für die deutschen Anbieter in der Offshore- und Unterwasserbranche. Die Umsetzung dieser Standards hat umfassende Auswirkungen auf die Prozesse, die Qualifizierung des Personals sowie Auswahl und Betrieb der Technik. Mit der schrittweisen Ablösung von Tauchern bei vielen Unterwassermissionen, der aktuell favorisierten Verwendung von ferngesteuerten Unterwasserfahrzeugen und der angestrebten Umstellung auf autonom operierende Fahrzeuge, gewinnt die Überwachung von Missionen immer weiter an Bedeutung. Über mobil einsetzbare Sensorik (Kameras, Sonargeräte, Strömungsmesser, Positionsdaten etc.) gilt es, die Umweltbedingungen sowie die eigentliche Umsetzung der Mission (z.B. Inspektion eines Bauwerks oder die Reparatur eines Seekabels) umfassend zu erfassen und zu dokumentieren. Zur optimalen Unterstützung soll ein System entwickelt werden, das

  1. Die digitale Planung der Mission inklusive Überwachungskonzept (Teilschritte, einzuhaltende Auflagen etc.) im Vorfeld unterstützt
  2. Die Einbindung unterschiedlicher Sensorik (an Fahrzeugen oder auch stationär über Bojen oder Lander) ermöglicht
  3. Die erzeugten Daten zur missionsbegleitenden Beobachtung durch den Operator (sowie remote für Kunden/Behörde) in einer einheitlichen Oberfläche mit offener Systemarchitektur zusammen­führt
  4. Eine Assistenz­funktion bietet, die die Einhaltung der Planung während Mission sowie die effiziente Dokumenta­tion (für Kunden und Genehmigungsbehörden) im Nachgang realisiert
  5. Der Anwender wird durch Assistenzfunktionen bei der Auswertung bzw. Aufbereitung des digitalen Materials effizient unterstützt
Dr.-Ing. Steve Dübel

Dr.-Ing. Steve Dübel

Fraunhofer IGD

Joachim-Jungius-Straße 11
18059 Rostock
+49 381 40 24 452
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