Technologie
SIMON soll präzise Fluorometer‑Technologie, autonome Navigation, KI‑gestützte Auswertungsverfahren und eine energieeffiziente On‑Board‑Datenverarbeitung integrieren. Die geplante autonome Unterwasserdrohne (AUV) soll zuverlässig Messungen in trüben Gewässern durchführen, Anomalien erkennen und relevante Umweltdaten akustisch in Echtzeit übertragen.
AUV Plattform
Die Unterwasserdrohne (AUV) wird auf einer leichten, modularen Plattform entwickelt, speziell für anspruchsvolle Hafenumgebungen.
Präzise Navigation
Da GPS unter Wasser nicht verfügbar ist, soll das AUV über ein Lage‑ und Bewegungssensorsystem (IMU), sensorbasierte Stabilisierung, algorithmische Verfahren zur Lagebestimmung sowie Sonar und optional eine Kamera zur Hinderniserkennung navigieren. Die Software soll Strömungen und Erschütterungen dynamisch kompensieren und so stabile, präzise Messfahrten ermöglichen.
ROS‑basierte Steuerung
Ein Robot Operating System (ROS) wird die Sensorfusion, Navigation, Missionsplanung und Kollisionsvermeidung koordinieren. Dadurch soll das AUV in die Lage versetzt werden, autonom vordefinierte Routen abzufahren, Messprofile aufzunehmen oder Suchmuster zur Leckage-Erkennung durchzuführen.
Sensorik
Die bbe Moldaenke GmbH wird zwei zentrale Fluoreszenzsensoren integrieren: ein Hydrocarbon‑Fluorometer zur Detektion von Öl im UV‑Bereich sowie ein PAM‑Fluorometer zur Analyse von Chlorophyll und Algenklassen. Beide Systeme sollen in miniaturisierter und energieeffizienter Form für den Einsatz in kompakten AUVs ausgelegt werden und hochaufgelöste Echtzeitdaten bereitstellen.
Weitere Umweltsensoren
Ergänzend sollen Sensoren für Sauerstoff, pH‑Wert, Leitfähigkeit, Temperatur und Trübung eingebunden werden, um gemeinsam eine umfassende ökologische Bewertung des Gewässerzustands zu ermöglichen.
Datenverarbeitung und Kommunikation
SIMON wird ein kompaktes High‑Performance‑Computing‑System nutzen, das Messdaten direkt an Bord verarbeitet und ausschließlich relevante oder komprimierte Informationen überträgt. Dadurch sollen Energieverbrauch und Kommunikationsbedarf reduziert, Echtzeit‑Analysen ermöglicht und die autonome Einsatzdauer verlängert werden.
KI‑gestützte Mustererkennung
Intelligente Algorithmen sollen die Fluoreszenzsignale auswerten, Chlorophyll, Algenklassen sowie Öl identifizieren und Anomalien detektieren. Dadurch soll das AUV in die Lage versetzt werden, autonom Spuren bei Leckagen zu verfolgen und sich vom reinen Datensammler zu einem aktiven Analysesystem weiterzuentwickeln.
Kommunikation
Unterwasserkommunikation ist anspruchsvoll, besonders in trüben Hafenbereichen. Deshalb wird SIMON eine kabellose Kommunikation über ein Gateway-AUV an der Wasseroberfläche, sowie ein akustisches Datenmodem nutzen. Dies soll eine sichere Übertragung von Statusdaten, Positionsinformationen und komprimierten Umweltdaten auch über größere Distanzen ermöglichen.
Integration in digitale Hafeninfrastrukturen
Das AUV wird so ausgelegt, dass seine Daten nahtlos in bestehende digitale Systeme der Hamburg Port Authority eingebunden werden können, darunter digitale Hafeninformationssysteme und der Digital Port Twin.
Über standardisierte Schnittstellen sollen die 4D‑Umweltdaten direkt in bestehende Prozesse integriert werden, ein wichtiger Schritt hin zu einem vollständig datengestützten Hafenbetrieb.
