Hohlraumdetektion im Umfeld von Kanalrohren mit Hilfe von Gamma-Gamma-Messungen [online]

Besonders bei undichten Kanälen die im Grundwasser oder im Grundwasserschwankungsbereich liegen, löst die Grundwasserinfiltration häufig Suffosions- und Erosionsvorgänge aus, die zur Verlagerung der nichtbindigen Lockergesteine und zum Eintrag der Sedimente in den Kanal führen. Die dadurch entstehenden Hohlräume im Umfeld des Kanals und die Veränderungen der Tragfähigkeit des Rohrauflagers führen sowohl zu Muffenversätzen, Rissbildungen und Rohrbrüchen als auch zu Senkungen und Setzungen des Bodens und infolge dessen zu Fahrbahneinbrüchen und Gebäudeschäden. Undichte Kanäle stellen eine Gefährdung der Schutzgüter Boden und Grundwasser dar, deshalb sind die Kanalnetzbetreiber in der Bundesrepublik Deutschland gesetzlich zur Inspektion, Wartung und Instandhaltung der Kanäle verpflichtet. Das zur Zeit gängige Verfahren für die Inspektion ist die optische Erfassung des Zustandes. Da von den ca. 450.000 km öffentlicher Kanalisation fast 90% nicht begehbar sind (ATV 2001), erfolgt ihre Inspektion mittels einer Kamerabefahrung mit Videoaufzeichnung. Mit einer Kamerabefahrung kann jedoch nur der optische Zustand des Kanalinneren beurteilt werden, Veränderungen der Rohrbettung, oder die Entstehung von Hohlräumen im Umfeld der Kanalrohre können nicht erkannt werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Messverfahren zur Detektion von Hohlräumen im Umfeld von Kanalrohren entwickelt. Hierzu wurde eine γ-γ-Sonde, bekannt aus der Bohrlochgeophysik zur Dichtebestimmung der durchteuften Gesteine, für den Einsatz im Kanal adaptiert und die Möglichkeit überprüft, die Hohlräume im Umfeld der Kanäle aufgrund ihrer geringeren Dichte im Vergleich zu den umgebenden Sedimenten zu detektieren. Die grundlegend andere Fragestellung und die nicht vergleichbaren Randbedingungen bei Messungen mit der γ-γ-Sonde im Kanal im Vergleich zu den Bohrlochmessungen erforderten die Entwicklung eines neuen Ansatzes bei der Analyse und Interpretation der Messergebnisse. Zur Erforschung der bei den Messungen mit der γ-γ-Sonde ablaufenden physikalischen Prozessen, wurde das Simulationsprogramm GLog entwickelt. Mit GLog wurde der Versuchsaufbau der γ-γ-Sonde und die Kanalteststrecke virtuell detailgetreu nachgebildet und Messungen mit der γ-γ-Sonde bei verschiedenen Versuchkonfigurationen simuliert. Die mit GLog durchgeführten Modellierungen lieferten die entscheidenden Erkenntnisse, die für die Auswertung der Messsignale notwendig sind. Die Überprüfung der Simulationen und die praktische Erprobung der γ-γ-Sonde erfolgte zunächst an einer eigens hierfür erbauten Kanalteststrecke im Forschungszentrum Umwelt unter Laborbedingungen und anschließend unter natürlichen Bedingungen in einer Kanalteststrecke in Rastatt. Die Laborteststrecke bot die Möglichkeit mit verhältnismäßig wenig Aufwand und unter kontrollierten Bedingungen die verschiedensten Schadensszenarien nachzustellen. Die Auswertung der Messergebnisse dieser Versuchsreihen konnte somit direkt im Vergleich mit der jeweiligen Versuchskonfiguration erfolgen und führten zu einer Optimierung des Versuchsaufbaus der γ-γ-Sonde. Die Ergebnisse der Laborversuche wurden bei den Messungen in der Kanalteststrecke Rastatt weitestgehend bestätigt. Neben der Hohlraumdetektion erwiesen sich die Messungen mit der γ-γ-Sonde auch besonders geeignet, um verdeckte Hausanschlüsse während einer Kanalsanierung mit einen Reliningverfahren zu orten. Bei diesem Sanierungsverfahren wird ein zweites Rohr, der sogenannte Inliner, in den vorhandenen defekten Kanal eingezogen. Für eine Kanalkamera sind die durch den Inliner verdeckten Hausanschlüsse nicht sichtbar. Durch fehlerhaftes Einmessen der Hausanschlüsse kommt es beim Auffräsen der Hausanschlüsse zur Beschädigung des frisch sanierten Kanals, wodurch wiederum unerwünschte Folgekosten entstehen. Die Hausanschlüsse können mit der γ-γ-Sonde durch den Inliner hindurch sehr genau geortet werden. Bei einer Kombination der γ-γ-Sonde mit einem Fräsroboter kann dieser entsprechend positioniert und eine Beschädigung des Kanals vermieden werden. Die Versuche in den Teststrecken konnten die prinzipielle Eignung des γ-γ-Messverfahrens zur Hohlraumdetektion und Ortung der verdeckten Hausanschlüsse aufzeigen. Für den praktischen Einsatz des Messverfahrens wird die Kombination mit einer TV-Kamera empfohlen und Vorschläge zur technischen Weiterentwicklungen aufgezeigt. Eine frühzeitige Detektion der Hohlräume und Lagerungsdefekte bei einer Kanalbefahrung bietet den Kanalnetzbetreibern die Möglichkeit ein dem Schadensbild optimal angepasstes und damit kostengünstiges Sanierungsverfahren anzuwenden

Three-dimensional localization and mapping of static environments by means of mobile perception

Model-based task planning is one of the main capabilities of autonomous mobile robots. Especially for model-based localization and path planning, a large-scale description of the operation environment is required. Cognitive communication between man and his machine could be based on a common, three-dimensional understanding of the environment. In the case of a personal service robot, the operation environment may comprise both indoor and outdoor spaces. In this thesis, a method for the generation of a three-dimensional geometric model for large scale, structured and natural environments is presented. The environment mapping method, which uses range images as measurement data, consists of three main phases: first, geometric features are extracted from each of the range images. Secondly, the relative coordinate transformations (i.e. registrations) between the sensor viewpoint locations, where the range data was measured, are computed. And, finally, an integrated map is formed by transforming the sub-map data into a common frame of reference. Two types of geometric features are extracted from the range images: cylinder segments (or more generally truncated cone segments) and straight-line segments. With cylinder segments tree trunks and other elongated cylindrical objects can be modeled, whereas the straight line segments correspond to the upper corners of vertical walls. The features are utilized as natural landmarks for registration computation. The presented method is tested by mapping three test sites representing structured, semi-structured and natural environments. The structured environment corresponds to a part of the premises of an office building, the semi-structured environment corresponds to the surroundings of a parking lot and the natural environment is a small forest area. The dimensions of the test sites are about 50 meters, 120 meters and 40 meters square, respectively. A simple incremental approach is used to build an integrated model for the parking lot and office corridor environments. For the principal mapping experiment, concerning the small forest area, a statistically more sound, optimal approach is applied. With respect to the feature extraction methods and the computation of the relative coordinate transformations between the viewpoints, robustness to outlier data and failure modes of the methods are discussed in more detail.reviewe