Durch die Entwicklung der IoT-Technologie, können wir inzwischen beinahe jeden Alltagsgegenstand mit dem Internet verbinden. Von der Kaffeemaschine bis zum Rasenmäher. Mit Hilfe von Big Data-, Analyse-, Cloud- und Mobile-Technologien findet die Kommunikation zwischen den Geräten beinahe ohne menschliche Eingriffe statt. So können Aktivitäten von Systemen aufgezeichnet, überwacht und ausgewertet werden – die Basis Anpassung und Optimierung im Schulterschluss zwischen digitaler und physischer Welt.

Die Arbeit im Forst

Diese IoT-Technologie ist es auch, die uns in der Forschung am Forst-Harvester unterstützt. Da, wo herkömmliche Erkennungsmethoden der globalen Navigationssatellitensystems (GNSS) durch den dichten Wald nur unzulässig funktionieren, verwenden wir drahtlose Sensornetzwerke (WSN) und selbst entwickelte Algorithmen, die die geometrischen Beziehungen zwischen den einzelnen Knotenpunkten auswerten. Das Ziel ist dabei die Effizienzsteigerung und erhöhten Sicherheit für die Mitarbeiter im Forst.

Szenario

Ein Harvester wiegt rund 15 bis 24 Tonnen. Mit seinem Kran kann er bis zu 15 Meter weit greifen. Je nach Ausführung, bewegt er sich auf Ketten, ähnlich einem Bagger, oder mit futuristischen Beinen durch den dichten Wald. Es liegt auf der Hand, dass dieses massive Gerät Schaden an Personen und Wald erzeugen kann. Das Navigationsassistenzsystem warnt den Mitarbeiter, vergleichbar mit dem Totwinkelassistenten im Auto, wenn er sich einem Gefahrenbereich nähert. Er bewegt sich gezielt auf optimierten Wegen durch den Forst.

Wie es funktioniert

Als Basis für die Ortung von Personen und Objekten werden Distanz- und Winkelinformationen verwendet. Anhand dieser Eingangsgrößen werden robuste und adaptive Ortungsalgorithmen entwickelt und implementiert. Insbesondere aufgrund der komplexen Funkausbreitungsbedingungen kommt es zu Entfernungs- und Winkelmessfehlern, die durch fortschrittliche Signalverarbeitung korrigiert werden können. Mit eigens entwickelten Algorithmen wertet die TU Dresden die geometrischen Relationen zwischen den einzelnen Funkknoten aus, wobei Distanz- und Winkelinformationen als Grundlage für die Ortung dienen.  Trans4mation visualisiert diese Daten in der Relation zueinander und ermöglicht so beispielsweise Warnungen für den Harvester-Fahrer.

Unser Fazit

Nachhaltigkeit im Forstbetrieb heißt, um die Ecke zu denken. Durch den intelligenten Einsatz von universellen, infrastrukturfreien Lokalisierungs- und Warnsystemen gegen Effizienz und Sicherheit Hand in Hand. Wir glauben, dass die Ortungs-, Warn- und Navigationstechnologie in schwer zugänglichen und GNSS-abgeschotteten Bereichen ist in einer Vielzahl von Industrien denkbar ist. Was im Forst funktioniert, könnte im Bereich des Tiefbaus oder unter Tage nützlich sein.

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