DLR

MUM2assurance

DLR e.V., Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen

Sicheres und regelkonformes Design.

Die Dimensionen des sicheren Betriebes eines MUM sind technische Verlässlichkeit, rechtliche Zulässigkeit und gesellschaftliche Akzeptanz. Das DLR Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen wird zu diesen Aspekten Forschungsbeiträge liefern und deren Erfolg gemeinsam mit den Verbundpartnern in der Projektdemonstration nachweisen.

Für den Betrieb eines MUM stehen zwar die Fähigkeiten unter Wasser im Vordergrund, dennoch ist auch die sichere Teilnahme am Seeverkehr an der Wasseroberfläche ein wichtiger Aspekt des späteren Einsatzes. Hierzu muss ein MUM die Anforderungen, die die IMO und die Flaggenstaaten an den Betrieb ferngesteuerter oder autonomer Fahrzeuge ohne Mannschaft an Bord stellen, hinsichtlich der Kollisionsverhütung erfüllen. Wesentlich hierfür sind Sensoren zur Umfelderkennung und die Auswertung der jeweiligen Sensordaten. Die Entwicklung eines solchen Sensorsystems basierend auf der Gated Viewing Technologie sowie die Entwicklung von KI-basierten Auswerteverfahren durch das DLR dienen dazu, dass das Fahrzeug Hindernissen zuverlässig ausweichen und sich entsprechend der Kollisionsverhütungsvorschriften verhalten kann. Durch die enge Zusammenarbeit mit thyssenkrupp Marine Systems werden diese Technologien in die Steuerung des Fahrzeuges integriert werden.

Ziel der weiteren Forschung durch das DLR ist es, durch rechts- und sozialwissenschaftliche Forschung zu ermitteln, welche technischen Designentscheidungen durch (zukünftige) Regulierung und Nutzeranforderungen beeinflusst werden, so dass bei der Entwicklung des MUM diese Vorgaben frühzeitig Berücksichtigung finden können. Diese Forschung findet in enger Abstimmung mit dem assoziierten Partner Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) sowie relevanten Industriepartner statt.

Auch unter Wasser wird durch die Forschung des DLR eine Fähigkeit des MUM entstehen, die für die marktnahe Demonstration von Fähigkeiten bedeutsam ist. Autonomes Greifen eines Objektes durch ein vom MUM ausgesetztes ROV bedarf zuverlässiger Objektidentifikation und Trajektorienberechnung. Diese wird mittels einer optischen Objekterkennung und KI-basierter Datenauswertung ermöglicht und in das Teilvorhaben der Universität Rostock eingebunden.

www.dlr.de/mi

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