Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)

Erste Untersuchungen des Deutschen Wetterdienstes haben ergeben, dass sich kleinräumige Starkregenereignisse in Deutschland in den letzten Jahren gehäuft haben. Diese geänderten Niederschlagsverhältnisse können lokal zu einer Erhöhung des Gefahrenpotenzials von Überflutungen durch Starkregenereignisse vor allem in topographischen Senken führen. Zur Gefahrenabschätzung und -bewertung von potenziellen Überflutungen im Bereich des Bundesfernstraßennetzes infolge von lokalen Starkregenereignissen soll exemplarisch für Nordrhein-Westfalen (NRW) ein Blue-Spot-Modell in Form einer Toolbox in einem Geoinformationssystem (GIS) entwickelt werden. Hiermit ist eine Blue-Spot-Analyse für NRW durchzuführen und eine Übersichtskarte zu erstellen. Darüber hinaus erfolgen eine systematische Bewertung des Modells und der Ergebnisse auf der Grundlage eines zu entwickelnden Untersuchungskonzepts zur netzweiten Modellbewertung. Die Erkenntnisse fließen in die Arbeiten der BASt innerhalb des BMVI-Expertennetzwerks ein.

Ziel des Forschungsprojekts „Robot-Straßenbau 4.0“ ist die Verbesserung der Arbeits- und Verkehrssicherheit, die Erhöhung der Prozesssicherheit im Asphaltstraßenbau sowie die Reduzierung der Arbeitsplatzbelastungen des Baustellenpersonals. Dies soll durch eine Automatisierung aller Arbeitsfunktionen der Straßenbaumaschinen realisiert werden. Das bedeutet, dass die Straßenbaumaschinen zukünftig in der Lage sein sollen, ausschließlich unter Kontrolle des Maschinenführers vernetzt und autonom zu arbeiten. Durch den hohen Grad der Automatisierung der Prozesskette im Asphaltstraßenbau wird das Projekt einen wichtigen Beitrag zur Erhöhung der Dauerhaftigkeit, Vergrößerung von Erhaltungsintervallen und Verringerung von Baumaßnahmen leisten. Dies hat eine deutliche Verbesserung der Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Straßeninfrastruktur sowie eine Reduzierung der Lebenszyklus- und Nutzungskosten zur Folge. Das Forschungsprojekt „Robot-Straßenbau 4.0“ stellt somit die Weiterentwicklung der Projekte „PAST“ und „QUAST“ dar, indem es die einzelnen Arbeitsfunktionen miteinander vernetzt, automatisiert, die Führungsgrößen der Arbeitsfunktionen digital übermittelt und den gesamten Einbauprozess autonom ablaufen lässt.

Innerhalb der Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) werden unter anderem die Substanzmerkmale (Oberfläche) der Fahrbahnoberflächen schnellfahrend mit bildgebenden Verfahren durch Messfahrzeuge erfasst. Bei der anschließenden Oberflächenbildauswertung ist bei der Betonbauweise derzeit für Schädigungen durch die sogenannte Alkali-Kieselsäure-Reaktionen (AKR) kein eigenständiges zu codierendes Merkmal definiert. Die Erfahrungen zeigen, dass der Schädigungsprozess der AKR von vielen Randbedingungen beeinflusst wird und der Schädigungsgrad unterschiedlich stark voranschreitet. Die Planung einer baulichen Erhaltungsmaßnahme im Falle einer nachgewiesenen AKR ist unumgänglich. Mit einer Früherkennung bieten sich Möglichkeiten der zeitlichen Planung. Gegebenenfalls sind Maßnahmen ergreifbar, die den Schädigungsprozess verlangsamen können. Im Rahmen des Projekts sollen daher die Möglichkeiten zur Früherkennung einer durch AKR geschädigten Betonfahrbahn untersucht werden. Hierbei stehen die Anforderungen hinsichtlich einer netzweiten und schnellfahrenden Erfassung im Fokus. Bei der Konzeptionierung ist darauf zu achten, dass die Möglichkeit der Einbindung in das derzeitige standardisierte Verfahren der ZEB besteht.