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Department of Engineering and Communication

Entwicklung eines Systems zur automatisierten Erfassung von Streckendaten für Fahrräder

Im Rahmen von vorhergehenden Projekten wurde ein System entwickelt, mit dem Beschleunigungsdaten und Umweltdaten sowie die Position bei Fahrradfahrten aufgenommen werden können. Das System besteht aus der Hardware zur Messdatenaufnahme und Software zur Speicherung und Aufbereitung der Daten. Mit dem System wurden Testfahrten auf unterschiedlichen Untergründen durchgeführt und die aufgenommenen Datensätze für die Auswertung aufbereitet.

Allgemeines zum Projekt

Projekttitel: Entwicklung eines Systems zur automatisierten Erfassung von Streckendaten für Fahrräder

Betreuer: Jürgen Apfelbeck

E-Mail: juergen.apfelbeck@h-brs.de

Anzahl Plätze: 2

Start: Sommersemester 2023

Studiengänge:

  • Elektrotechnik Schwerpunkt Elektrotechnische Systementwicklung
  • Maschinenbau Schwerpunkt Mechatronik
  • Maschinenbau Schwerpunkt Virtuelle Produktentwicklung
  • Nachhaltige Ingenieurwissenschaft

 

Kurzbeschreibung

Im Rahmen von vorhergehenden Projekten wurde ein System entwickelt, mit dem Beschleunigungsdaten und Umweltdaten sowie die Position bei Fahrradfahrten aufgenommen werden können. Das System besteht aus der Hardware zur Messdatenaufnahme und Software zur Speicherung und Aufbereitung der Daten. Mit dem System wurden Testfahrten auf unterschiedlichen Untergründen durchgeführt und die aufgenommenen Datensätze für die Auswertung aufbereitet.

Hier sollen die bestehenden Daten mittels einer KI ausgewertet werden, um auf die Beschaffenheit des Untergrundes zu schließen. Dazu soll zum Thema KI recherchiert und eine Standard-KI aufgesetzt werden. Bei den ersten Auswertungen soll überprüft werden, ob die von der KI erkannten Merkmale geeignet sind auf die Beschaffenheit des Untergrundes zu schließen. Außerdem soll überprüft werden, ob dies zu den bei den Testfahrten angenommenen unterschiedlichen Kategorien (Asphalt, Offroad, Kopfsteinpflaster) passt.

Basierend auf dieser Analyse sollen weiter Testfahrten geplant und durchgeführt. Die KI soll optimiert und die Daten aufbereitet und ausgewertet werden. 

In Bezug auf diese Arbeit stellt ein Fahrrad ein Übertragungssystem zwischen dem Bodenrelief und den gemessenen Beschleunigungsdaten dar. Das Übertragungsverhalten ist abhängig vom Raddurchmesser, dem Luftdruck des Reifens, dessen Querschnitt und Konstruktion sowie der gefahrenen Geschwindigkeit.

Einen Nutzer der Daten interessiert der mit seinem aktuell genutzten Fahrrad subjektiv empfundene Straßenzustand. Bei diesem Fahrrad können die oben genannten Parameter von denen bei der Aufnahme von Messdaten abweichen.

Es soll untersucht werden, inwieweit man von den Messfahrten mit einem Fahrrad auf den auf einem anderen Fahrrad empfundenen Straßenzustand schließen kann und wie dies automatisiert ausgeführt werden kann.

Gegebenenfalls kann das Messsystem überarbeitet werden. z.B. kann ein Interface entwickelt werden, dass auf einfache Weise, z.B. durch Spracheingabe bzw. Tasten, Zusatzinformationen aufnehmen kann. Dies könnten z.B. Informationen zum Verkehrsaufkommen sein, die während der Fahrt aufgenommen werden, oder Randbedingungen bei der Datensammlung (Luftdruck, Reifengröße) die vor der Fahrt eingestellt werden, um eine korrekte Interpretation bzw. Nachverarbeitung der Daten zu ermöglichen.

 

Projektphasen

Masterprojekt 1: Planungs- und Recherchephase: Wie können die erfassten Daten mit einer (Standard-)KI ausgewertet werden? Aufsetzen einer KI und erste Tests der Auswertung.  

Masterprojekt 2: Welche Kategorien erkennt die KI? Wie passen diese mit den bei den Testfahrten des Vorgängerprojekts berücksichtigten Untergründen zusammen. Planung und Durchführung weiterer Testfahrten. Verbesserung der KI. Gegebenenfalls Überarbeitung des Messsystems.

Masterthesis: Berücksichtigung von zusätzlichen Parametern bei der Auswertung, z.B. Reifengröße und Luftdruck bei den Testfahrten. Reifengröße und Luftdruck beeinflussen das Übertragungsverhalten zwischen dem Bodenrelief und den gemessenen Beschleunigungswerten. Wie kann von den Messdaten (Eingangsgröße der KI) auf den subjektiv empfundenen Straßenzustand (gewünschte Ausgabe) geschlossen werden? Gegebenenfalls weitere Testfahren.

Kontakt

Apfelbeck 010324 _Jordanidis

Jürgen Apfelbeck

Professor for the basics of electrical engineering and information electronics, Project manager H-BRS-StartGut, Bachelor project Electric Longboard, Head of the Examination Board

Location

Sankt Augustin

Room

B 215

Address

Grantham-Allee 20

53757 Sankt Augustin