Ziel der Entwicklung
Im Rahmen des Projektes sollte eine Körperschallsensorik zur Detektion von Sicherheitsvorfällen an Ladeeinheiten im Güterverkehr entwickelt werden. Der Fokus wurde hierbei auf die technische Realisierbarkeit und die Entwicklung einer kostengünstigen Variante gelegt. Um dies zu erreichen wurde bereits zu Beginn das Ziel der zuverlässigen sogenannten Sechs-Seiten-Detektion definiert.
Vorteile und Lösungen
Im Zuge der Entwicklung der Körperschallsensorik wurde einigen Herausforderungen entgegengetreten. So erwies sich die Auswertung der Körperschallsignaturen, insbesondere die Identifikation von Besonderheiten für die Erstellung von Referenzsignaturen, als sehr komplex. Zudem war die angestrebte Sechs-Seiten-Detektion eine große Herausforderung, da sich beim Auftreten des gleichen Einflusses an verschiedenen Seiten des Containers Unterschiede in der Körperschallsignatur ergeben. Dies hat zur Folge, dass die Erstellung einer einzigen, eindeutigen Referenzsignatur für definierte Events eine große Herausforderung darstellt, da das Anbringen von je einem Sensor pro Seitenwand nicht vorgesehen ist. Mehrere Sensoren würden den Montageaufwand in beträchtlichem Umfang erhöhen und so die Kosten steigern. Zudem ist die einwandfreie Detektion der Türöffnung derzeit nicht gelöst. Über das Projekt hinaus sind in diesem Bereich dementsprechend weitere Untersuchungen nötig, gerade in Hinblick auf eine simple, energiearme und kostengünstige Lösung. Die Ergebnisse der Projektarbeit bestätigen jedoch das Potenzial eines kostengünstigen Container Security Device (CSD) mittels Körperschallsensorik.
Nach einer Lösung der bisherigen technischen Probleme ergeben sich neben der Überwachung von Transportcontainern noch weitere Einsatzbereiche. So können beispielsweise auch Automaten auf Bahnsteigen oder Baustellencontainer vor unerlaubtem Eindringen geschützt werden.
Zielgruppe und Zielmarkt
Nach Abschluss des Projektes sind noch weitere Untersuchungen bis zu einem erfolgreichen Produkt notwendig. Es sind noch einige Aspekte, insbesondere hinsichtlich der Energieversorgung, ungeklärt. Die ausführliche Analyse dieser Daten ist aktuell allerdings zu energieintensiv. Hier gilt es, perspektivisch intelligente Algorithmen zu entwickeln.