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Ziel des Projekts ist es, durch den Einsatz von KI-Methoden eine sichere Steuerung des Saugbaggers im Arbeitsbetrieb zu realisieren, um Gefahrensituationen und Unfälle zu vermeiden. Eine robuste Erkennung von Personen im Fahrzeugumfeld ist hierfür eine grundlegende Voraussetzung – auch unter erschwerten Bedingungen wie Nebel, Nieselregen, aufgewirbeltem Sand und Staub, wie sie typischerweise auf Baustellen vorkommen. Gleichzeitig sollen Produktivität und Präzision erhöht werden, indem komplexe und fehleranfällige Prozesse automatisiert werden. Am Ende des Vorhabens steht die Realisierung eines umfassenden Autonomie- und Sicherheitskonzepts, das mit einem MTS-Saugbagger sowohl in der realen Umgebung als auch in Simulationen demonstriert wird.

Das Projekt adressiert den sicheren (autonomen) Arbeitseinsatz von Saugbaggern, wobei die Perzeption mittels maschinellen Lernens erfolgt. Es werden mehrere Ziele verfolgt, die sowohl die Automatisierung des Fahrbetriebs als auch der Saugarmbedienung erleichtern und gleichzeitig Sicherheit und Verfügbarkeit erhöhen sollen:

1. Festlegung generischer und universeller KI-Schnittstellen zur Überwachung der Fahrfunktionen des Saugbaggers sowie des Roboterarms durch autonome Funktionen.
2. Umwelt- und Objekterkennung mittels KI, die von zentraler Bedeutung für die sichere Ausführung aller Aufgaben ist.
3. Planung und Absicherung des Saugbaggers auf Basis der Objekterkennungsergebnisse durch geeignete Sicherheitskonzepte.