Deutschlands Straßen sind in einem schlechten Zustand – seit Jahren verschlechtert sich die Qualität des Straßenbelags immer weiter. Laut einer Studie des Deutschen Instituts für Urbanistik aus dem Jahr 2023 weist ein Drittel der Straßen in Städten, Gemeinden und Landkreisen größere Mängel auf – jeder 10. Kilometer sei sogar in einem mangelhaften Zustand.
Straßenüberwachung – mit künstlicher Intelligenz
Geotechnikerinnen und -techniker sowie Elektroingenieurinnen und -ingenieure der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig arbeiten seit 2023 an der Entwicklung eines KI-gestützten Messsystems: In den Straßenoberbau eingebaute Sensoren sollen in Echtzeit Belastungen und Materialverschleiß erfassen. Mithilfe von Beschleunigungssensoren und maschinellen Lernalgorithmen werden Fahrzeugüberfahrten analysiert.
So kann vorausschauend der Zustand der Straßen im Blick behalten werden. Ziel ist dabei, den Zeitpunkt eines Sanierungsbedarfs so früh wie möglich zu erkennen, sodass Kommunen ihre Straßen gezielt erneuern und die Lebensdauer deutlich verlängern können.
KI-Überwachung: Kosten einsparen?
Derzeit wird das System erstmalig auf öffentlicher Straße getestet. Zuvor gab es nur Versuche unter Laborbedingungen und auf Betriebsgelände im Rahmen des Projekts „RoadIT 1.0“.
Bisher wird das Ausmaß der Mängel nur auf Autobahnen oder Bundesstraßen automatisch erfasst. Für das restliche Straßennetz ist die Überwachung bisher zu kostenintensiv. Das Projekt hat zum Ziel, eine günstige, aber robuste Lösung zu entwickeln. So wird ein flächendeckendes Monitoring ermöglicht.
Straßenbau mit hohen Kosten verbunden
Für Sachsen besteht laut Kommunalbefragung der Universität Leipzig für die Jahre 2024 bis 2028 ein Investitionsbedarf von 1,9 Mrd. € für den Straßenbau in den Kommunen.
Das Forschungsprojekt wird noch bis Ende 2025 vom Bundesministerium für Digitales gefördert. Die Teststrecke soll auch über die Projektlaufzeit erhalten und begleitet werden
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