Unsere Vision — wissenschaftliche und praktische Impulse für eine bessere Verkehrsinfrastruktur SCROLL Forschung und Entwicklung Technologie

Seit Bestehen der LEHMANN + PARTNER GmbH war es uns immer wichtig, durch Forschungs- und Entwicklungsarbeiten neue Impulse bei der Verkehrswegediagnostik zu generieren. Die Zusammenarbeit mit renommierten Forschungseinrichtungen und dem damit verbundenen Innovationstransfer waren und sind für die LEHMANN + PARTNER GmbH  wesentlicher Garant, um dem eigenen Anspruch an Qualität und Präzision gerecht zu werden.

Neben der kontinuierlichen Weiterentwicklung unserer Technologien engagieren wir uns auch in geförderten Forschungsprojekten und teilen unsere Forschungsergebnisse mit Wissenschaftlern auf der ganzen Welt.

Forschungsprojekte im Themenfeld Künstliche Intelligenz (KI)

ASINVOS: Assistierendes und interaktiv lernfähiges Videoinspektionssystem für Oberflächenstrukturen am Beispiel von Straßenbelägen und Rohrleitungen.

  • Verbundprojekt mit der TU Ilmenau, OPTIMESS Engineering GmbH und Thüringer Fernwasserversorgung, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

  • Ziel war die systematische Untersuchung von maschinellen Lernverfahren (v. a. Deep Learning) zur automatischen Erkennung von Straßenoberflächenschäden.

Analyse von Straßenbestandsobjekten aus Laserpunktwolken durch Mustererkennung/Objekterkennung einschließlich der Georeferenzierung

  • Verbundprojekt mit Fraunhofer IPM. Gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
  • Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung von Methoden und Algorithmen zur automatisierten Mustererkennung von speziellen Objekten in 3D-Laserscans des Straßenraumes

Forschungsprojekte im Themenfeld „Systematische Straßenerhaltung“

Verfahren zur Bildung und Beschreibung zustandshomogener Abschnitte und repräsentativer Kennzahlen für das Erhaltungsmanagement.

  • Gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
  • Ziel des Forschungsprojektes war die Entwicklung eines neuen oder modifizierten Verfahrens zur Bildung zustandshomogener Abschnitte in Form einer Verfahrensbeschreibung mit ablauffähigen Algorithmen

Entwicklung und Integration von Messinstrumenten

PaveScan4D – Entwicklung eines portablen Gesamtsystems zur kinematischen Analyse von Schäden der Verkehrsinfrastruktur: Zweifarben-Laserscanner zur hochgenauen Kartierung und Zustandserfassung von Straßen.

Verbundprojekt mit dem Fraunhofer-Institut für physikalische Messtechnik, der Austrian Institute of Technology GmbH und der IMP Bautest AG; gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Ziel war die Entwicklung eines mobilen Messinstruments für die gleichzeitige Erfassung von Straßenprofilen und einem Oberflächenbild. Das zu entwickelnde System sollte dreidimensionale, georeferenzierte Daten liefern, die eine Evaluierung der Längs- und Querebenheit ermöglichen. Daneben sollten die oberflächlich sichtbaren Substanzmerkmale (z. B. Risse, Flickstellen) auf Basis hochauflösender Oberflächenbilder aufgenommen und ausgewertet werden können.

Aktuelle Forschungsprojekte

Erweiterung des Einsatzes des bewerteten Längsprofils auf bauvertragliche Anwendungen und Vergleich mit dem herkömmlichen Abnahmeverfahren.
  • Verbundprojekt mit der RWTH Aachen University und IWS Messtechnik; gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
OPTOgrip: Ein schnelles optisches Messsystem zur Erfassung der Griffigkeit von Straßenoberflächen.
  • Verbundprojekt mit der RWTH Aachen University, IWS Messtechnik und QuellTECH; gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
Betonfahrbahn 4.0 – Prozesssichere Herstellung von Betonfahrbahnen durch Integration neuer innovativer Maßnahmen und digitale Vernetzung zur Erhöhung von Qualität und Dauerhaftigkeit.
  • Verbundprojekt mit Heinz Schnorpfeil Bau GmbH, Betonfertiger Wirtgen GmbH, Liebherr Mischtechnik GmbH, Cavex GmbH & Co.KG, Otto Alte-Teigeler GmbH, Institut für Werkstoffe im Bauwesen (IWB), Materialprüfanstalt (MPA); gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
Ermittlung der Vergleichs- und Wiederholstreubereiche bei der Erfassung von Substanzmerkmalen (Oberfläche).
  • Verbundprojekt mit Villaret Ingenieurgesellschaft; gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
Fortschreibung von Qualitätsstandards zur Abnahme von Ebenheitsmesssystemen für ZEB- und Abnahmemessungen vor dem Hintergrund neuer Erfassungstechnologien.
  • Verbundprojekt mit Fraunhofer IPM, RWTH Aachen University und TÜV Rheinland Schniering GmbH; gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
Generelle Methodik zur Abschnittsbildung bei der Erhaltung kommunaler Straßen.
  • Gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
Lieferung eines 3D Texturmessgerätes.
  • Verbundprojekt mit QuellTECH; gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
ASFaLT – Automatisierte Schadstellenerkennung für unterschiedliche Fahrbahnbeläge mittels Deep-Learning-Techniken.
  • Verbundprojekt mit der TU Ilmenau, der Austrian Institute of Technology GmbH und der VIA IMC GmbH; gefördert durch die Bundesanstalt für Straßenwesen
Ansprechpartner
Forschung
Prof. Dr. Andreas Großmann

Max-Stromeyer-Straße 116
78467 Konstanz

+49 (0) 07351 – 361 28 59

info@lehmann-partner.de

Wissenschaftliche Publikationen

Im Zuge unserer Forschungsaktivitäten entstanden verschiedene wissenschaftliche Veröffentlichungen. Nachfolgend ist eine Auswahl aufgeführt:

SKALECKI, P., SESSELMANN, M.; RECHKEMMER, S., BRITZ, T., GROSSMANN, A., GARRECHT, H. & O. SAWODNY (2021): Process Evaluation for Smart Concrete Road Construction: Road Surface and Thickness Evaluation Using High-Speed LiDAR Technology. Automation, 2 (1), pp 31 – 47.

SESSELMANN, M., STRICKER, R., NABER, T. & S. SCHELLER (2020): Automatische Detektion und objektscharfe Georeferenzierung von Fahrbahnschäden aus Bilddaten eines Mobile-Mapping-Systems mithilfe von Deep Learning. gis.Science 1/2020, pp. 18-30.

SESSELMANN, M., STRICKER, R. & M. EISENBACH (2019): Einsatz von Deep Learning zur automatischen Detektion und Klassifikation von Fahrbahnschäden aus mobilen LiDAR-Daten. AGIT –Journal für Angewandte Geoinformatik 5-2019, pp. 100 –114.

WIELAND, M. & M. SESSELMANN (2018): Plattenspezifische 3D-Oberflächenanalyse im Kontext mit der rechnerischen Dimensionierung und Restsubstanzbewertung von Betonfahrbahndecken. Straße und Autobahn, 06/2018, pp. 447-458.

EISENBACH, M., STRICKER, R., SEICHTER, D., AMENDE, K., DEBES, K., SESSELMANN, M., EBERSBACH, D., STOECKERT, U. & H.-M. GROSS (2017): How to Get Pavement Distress Detection Ready for Deep Learning? A Systematic Approach. Int. Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN), Anchorage, USA, pp. 2039 –2047.

REITERER, A., DAMBACHER, M., MAINDORFER, I., HÖFLER, H., EBERSBACH, D., FREY, C., SCHELLER, S. & D. KLOSE (2013): Straßenzustandsüberwachung im Sub-Millimeter. Photogrammetrie, Laserscanning, optische 3D-Messtechnik: Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2013, pp. 78–85.

 

Mit modernsten Technologien erfassen und bewerten wir alle relevanten Informationen auf, neben und unter der Straße. In Datenbanken oder Geoinformations-Systeme eingepflegt, dienen die Daten der Verwaltung, dem Werterhalt und der Weiterentwicklung von Straßennetzen.

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