Projektlaufzeit: 06/2024 - 09/2025

Das ZIM-Projekt befasst sich mit der Entwicklung eines innovativen Verfahrens zur präzisen Positionsbestimmung bei Fahrversuchen von Straßenbahnen. Ziel ist es, die Genauigkeit der Fahrzeugortung unter Einsatz verschiedener Signalquellen wie GPS, Geschwindigkeitssignalen und inertialen Sensoren zu verbessern. Gerade bei Testfahrten, bei denen die Fahrzeugposition kontinuierlich und zuverlässig erfasst werden muss, spielt die korrekte Kombination dieser Datenquellen eine zentrale Rolle.

Um die Positionsbestimmung auch unter erschwerten Bedingungen, wie in Tunneln oder bei unterbrochenen GPS-Signalen, zu gewährleisten, werden fortschrittliche Algorithmen zur Datenfusion eingesetzt. Hierzu zählen der Kalman-Filter und der Partikelfilter, die beide auf statistischen Modellen basieren. Diese Filter ermöglichen es, aus ungenauen oder zeitweise unvollständigen Sensordaten eine genaue Position des Fahrzeugs zu berechnen. Der Kalman-Filter optimiert kontinuierlich die Positionsschätzung basierend auf neuen Messdaten und Modellvorhersagen, während der Partikelfilter eine probabilistische Methode verwendet, um auch komplexe Situationen zu modellieren, in denen Unsicherheiten eine große Rolle spielen.

Die Anwendung dieser Methoden verbessert nicht nur die Genauigkeit der Fahrversuche, sondern ermöglicht es auch, Positionsdaten in Echtzeit zu verarbeiten und dynamisch an wechselnde Umstände anzupassen. Durch die Kombination verschiedener Informationsquellen soll eine höhere Positionsgenauigkeit erreicht werden, ohne zusätzliche Messinstrumente anschaffen zu müssen.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages, im Rahmen des Programms "Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand" gefördert.