SeaClear reinigt verdreckte Küsten-Gewässer – Härtetest im Hamburger Hafen

Trotz schlechter Sicht testete das SeaClear-Projekt das System erfolgreich. Eine neue Sonar-Datenbank soll die Arbeit in trüben Gewässern weiter verbessern.

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(Bild: Jonas Volkert)

Von
  • Jonas Volkert
  • Philipp Steevens

Am Grund in Küstennähe aufräumen und das ganz ohne teure und gefährliche menschliche Taucheinsätze: Das ist das Ziel des Forschungsprojekts SeaClear. Vollständig autonom soll ein Set aus einem Boot, einer fliegenden Drohne, zwei Tauchrobotern und einem Auffangbehältnis den Müll im Wasser entfernen. Diese Woche testete das Projekt nun seinen Prototypen im Hamburger Hafen. Dabei zeigten sich die Projektpartner zufrieden – allein die schlechte Sicht erschwerte die Müllsuche. Eine verbesserte Sonar-KI soll aber auch dieses Problem lösen.

Das vollständie Setup von SeaClear als Konzeptzeichnung.

(Bild: SeaClear/youtube)

Weil es sich um einen Integrationstest von Prototypen handelte, liefen die Systeme noch nicht vollständig autonom, erklärte Cosmin Delea vom Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen (CML), das am Projekt beteiligt ist. Delea, im Projekt zuständig für die Systemintegration, ist durchaus zufrieden mit dem Testlauf.

Dennoch: "Die Ortung ist ein bisschen gedriftet, ein Problem des Kompasses." Das sei aber kein Grund zur Sorge, man zeichne alles auf, könne die Probleme im Einzelnen nachvollziehen und nutze das Gelernte später für die Software, "damit wir die Ortung und die Kontrolle der Roboter synchronisieren können." So etwas passiere eben mit Sensorik: Nichts ist perfekt.

Die Unterseite des Greif-Roboters: Der aktuelle Prototyp sammelt nur Objekte mit den Maximalmaßen von 30cm*30cm*30cm

(Bild: Jonas Volkert)

Positiv überrascht habe ihn, dass man mithilfe zusätzlicher Beleuchtung im verdreckten Hamburger Hafenbecken tatsächlich in der Nähe des Auffangkorbs sogar optisch mit der Kamera zumindest etwas sehen konnte. Für eine gründliche Reinigung des Bodens reicht das aber nicht. Die Müllerkennung des Systems läuft über eine künstliche Intelligenz.

Bei vorherigen Tests im kroatischen Dubrovnik habe man dank deutlich besserer Sichtverhältnisse unter Wasser auf bereits bestehende gelabelte Bild-Datenbanken zurückgreifen können. In Hamburg müsse man stattdessen auf Sonar- beziehungsweise Echolot-Technik zurückgreifen, erklärt Stefan Sosnowski, Teamleiter der Forschungsgruppe am Lehrstuhl für Informationstechnische Regelung der TU München, die ebenfalls beteiligt ist. Hier ist Pionier-Arbeit gefragt: "Wir bauen das Ganze jetzt auch basierend auf Sonar-Daten selbst auf, weil es dafür bisher einfach noch keine eigene Datenbank gibt."

Der Testlauf im Hamburger Hafen am Lübecker Ufer war nur ein Zwischentest für das SeaClear-Projekt, das noch bis Ende 2023 weiterlaufen wird. Es ist Teil des EU-Förderprogramms für Forschung Horizont 2020. Das Akronym SeaClear steht für SEarch, identificAtion and Collection of marine LittEr with Autonomous Robots.

Beteiligt sind neben dem Fraunhofer-CML und der TU München die regionale Entwicklungsagentur der Region Dubrovnik-Neretva, die Hamburg Port Authority, Subsea Tech, die TU Cluj-Napoca und die Universität Dubrovnik. Die Projektkoordination liegt bei der TU Delft.

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(jvo)