Innovative Zustandserfassung des erweiterten Fahrwegs mittels LiDAR-Scanner

Research output: ThesisMaster's Thesis

Abstract

Die Zustandserfassung und -beschreibung der einzelnen Komponenten des Fahrweges ist für das Funktionieren des Eisenbahnsystems von immenser Bedeutung. Sie bildet die Grundlage für die Planung der Instandhaltungsmaßnahmen und ermöglicht somit die Aufrechterhaltung einer hohen Fahrwegqualität. Zur Zustandsbeschreibung des Fahrwegs werden verschiedenste Technologien eingesetzt, welche fortlaufend verbessert und evaluiert werden. Die LiDAR-Technologie (Light Detection And Ranging) ist zum heutigen Stand noch kein Teil der angewandten Messmethoden, scheint aber ein großes Potenzial zu besitzen, sich als Messtechnologie im Eisenbahnwesen zu etablieren.
In der vorliegenden Arbeit werden die Randbedingungen und Systemeigenschaften der LiDAR-Technologie analysiert. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wird eine Potenzialanalyse der LiDAR-Technologie zur Zustandsbeschreibung des erweiterten Fahrwegs und insbesondere des Bahngrabens durchgeführt. Dazu wird eine Bewertungsmethodik erstellt, welche verschiedene Faktoren des erweiterten Fahrwegs beschreibt und in weiterer Folge
mit Daten des Georadars und in-situ Beobachtungen überprüft wird. Die Korrelationsanalyse zwischen den Georadar-Daten und den LiDAR-Beurteilungen zeigen, dass leichte Zusammenhänge bestehen. Starke Zusammenhänge sind nicht erwartbar, da die beiden Messsysteme verschiedene Faktoren berücksichtigen. Die Betrachtung der Zustandsentwicklung an einzelnen Streckenabschnitten zeigt, dass die LiDAR-Bewertungsmethode reliable und plausible Ergebnisse liefert. Es können Zustandsentwicklungen nachvollzogen und stabile Auswertungsergebnisse in verschiedenen Messfahrten festgestellt werden. Die verwendeten Methoden sind zweifelsfrei nicht ausgereift, trotzdem können valide Ergebnisse erzielt werden. Aus diesem Grund kann der LiDAR-Technologie unter der Voraussetzung von weiterführenden, tiefgreifenden Forschungen ein sehr großes Potenzial zur Zustandsbeschreibung des erweiterten Fahrwegs zugeschrieben werden.
Original languageGerman
QualificationMaster of Science
Awarding Institution
  • Graz University of Technology (90000)
Supervisors/Advisors
  • Marschnig, Stefan, Supervisor
  • Landgraf, Matthias, Supervisor
Award date21 Nov 2022
Publication statusPublished - 26 Oct 2022

Cite this