La TH Köln investiga el uso de IA en el transporte de proyectos

El transporte de grúas móviles para proyectos de construcción o de palas de rotor para parques eólicos presenta desafíos para empresas y autoridades. Para garantizar la transitabilidad de tramos críticos como cuellos de botella, a menudo se utilizan simulaciones por software. La TH Köln investiga en un estudio de viabilidad cómo esta verificación puede realizarse de manera más sencilla y eficiente en tiempo, entre otras cosas, con la ayuda de la inteligencia artificial.

(Köln) «La planificación de los transportes es ya una tarea compleja. Para obtener un permiso excepcional, los solicitantes deben considerar, entre otras cosas, la condición de las carreteras, puentes, túneles, curvas cerradas, pendientes, caídas y vegetación obstructiva. Para poder identificar todos los puntos críticos en la ruta, se deben recopilar, procesar y visualizar grandes volúmenes de datos. En la universidad se están llevando a cabo varios proyectos de investigación al respecto. Nuestro objetivo es desarrollar y probar un procedimiento eficiente en términos de almacenamiento y cálculo para el análisis de transitabilidad», informa el director del proyecto, Dr. René Degen, del CAD CAM Center Cologne de la TH Köln.

Comparación de dos enfoques

Al inicio del proyecto, se medirán dos cuellos de botella reales en una ruta de transporte utilizando dos métodos diferentes. En el primer método a probar, los investigadores sobrevolarán la ruta de transporte con un dron. Los datos de imagen obtenidos se procesarán mediante fotogrametría para crear una nube de puntos 3D y obtener una representación digital de los cuellos de botella. «Cada imagen está etiquetada con un geotag que indica la ubicación actual del dron. En la fotogrametría, un software analiza las fotos para identificar características o puntos comunes. Al comparar estos puntos a través de las diferentes imágenes, el software puede determinar la posición geográfica en el espacio 3D», explica Degen.

Como método comparativo, los investigadores de la TH Köln están desarrollando un sistema de mapeo móvil que se fija en el techo de un vehículo. A cada punto de medición, que se captura con un escáner láser, se le asigna una posición geográfica a través de satélite. Luego, los datos geoespaciales se combinan en una nube de puntos 3D. «Además, montamos una cámara en el sistema de medición y superponemos las imágenes capturadas en nuestro software sobre la nube de puntos, que luego se colorea según el entorno. De este modo, se crean mapas de modelos 3D que facilitan a los usuarios la verificación visual de las tomas», explica el director del proyecto.

Planificación de rutas y verificación de colisiones

Además de los datos del entorno, se introducen en un algoritmo información sobre la geometría del gran equipo a transportar para entrenar una inteligencia artificial. «El algoritmo tiene la tarea de encontrar una ruta con el menor riesgo de colisión posible. En caso de un cuello de botella, por ejemplo, el contacto de la carga con arbustos o matorrales se clasifica como menos grave, mientras que el contacto con un puente o una pared de una casa se considera un evento potencialmente grave. Luego verificamos con qué base de datos de los dos métodos se puede realizar el análisis de manera más confiable y sencilla», dice Degen.

Para garantizar la relevancia práctica del proyecto, se formará un grupo de trabajo de acompañamiento de investigación compuesto por empresas, autoridades y asociaciones. A través del intercambio continuo con los socios, se debe asegurar que el procesamiento de datos prototípico y la simulación de la transitabilidad sean aceptados por posibles usuarios como empresas de transporte, proyectistas, autoridades de permisos y oficinas de permisos.

El estudio de viabilidad debe sentar las bases para investigaciones más profundas en este campo. Además, se planea validar los resultados en un proyecto posterior y transferirlos al desarrollo de un producto comercializable.

Sobre el proyecto

El proyecto «pointCloud2Model» se lleva a cabo en el CAD CAM Center Cologne de la TH Köln, dirigido por la Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. Margot Ruschitzka. El Dr. René Degen asume la dirección del proyecto. El grupo de trabajo de acompañamiento de investigación incluye a la Asociación Federal de Transportes Pesados y Trabajos de Grúa e.V., la Agencia de Movilidad de Renania-Palatinado, el proveedor de sensores IGI mbH y la empresa de transporte BigMove AG. El proyecto de un año está financiado con 200,000 euros a través de la directriz de financiación «mFUND» del Ministerio Federal de Digital y Transporte.

Foto: © CAD CAM Center Cologne