Autonome Maschinen sollen Sicherheit nach Tunneldetonationen erhöhen und CO2 im Straßenbau senken

Nach Angaben des spanisch geführten Projekts BEEYONDERS sollen autonome schwere Maschinen und Drohnen zusammenarbeitet werden, um Sicherheit und Effizienz bei Tunnelbauarbeiten zu erhöhen. In der gefährlichen Phase unmittelbar nach Sprengungen, wenn Sicht eingeschränkt ist und das Risiko von Blindgängern besteht, sollen unbemannte Systeme statt Menschen in die betroffenen Tunnelabschnitte vordringen.

Im Mittelpunkt der aktuellen Versuchsphase steht die Fundación Santa Bárbara in Ribera de Folgoso, ein ehemaliger Steinbruch, der zu einer Trainings‑ und Simulationsanlage ausgebaut wurde. Diese kontrollierte Umgebung ermöglicht Praxistests unter realistischen Bedingungen, bevor die Systeme in aktive Großprojekte wie Strecken des Mediterranean Corridor oder alpenquerende Tunnel übertragen werden.

Nach dem Schritt mit der Ersterkundung arbeiten die Systeme in zwei gestaffelten Drohneneinsätzen: Zunächst erstellen unbemannte Flieger photogrammetrische Karten und einen digitalen Zwilling des Tunnels. Anschließend fungiert die Drohne nach einer Detonation als visuelles Führungsinstrument für den autonomen Lader und lotst das Fahrzeug durch rauchgeschwängerte Bereiche bis zur Abbaustelle. Ausgestattet mit Thermalkameras sollen die Drohnen zudem nicht detonierte Sprengstoffe identifizieren können.

Gleichzeitig werden die autonomen Lader für Oberflächenarbeiten adaptiert; ein Pilotversuch lief an einem Abschnitt der Autobahn zwischen Rom und L’Aquila. Dort liefern Drohnen die Geländedaten, während RTK‑Wearables bei Arbeitern Positionsinformationen bereitstellen. Auf dieser Basis erkennt der autonome Lader Personen in Echtzeit und stoppt automatisch, um Unfälle zu vermeiden.

Daneben betonen Projektpartner auch ökologische Effekte: Durch autonomes Fahren und optimierte Routenplanung auf Grundlage des digitalen Zwillings lässt sich nach Projektaussage der Kraftstoffverbrauch der Lader um rund zehn Prozent senken. Diese Einsparung wird als relevant eingestuft, weil der Bausektor einen großen Anteil an energiebedingten CO2‑Emissionen hat.

Unterdessen zielt die Kombination aus automatisierter Inspektion und schwerer Lastverlagerung darauf ab, Baustellen in hochpräzise und emissionsärmere digitale Ökosysteme zu überführen. In der laufenden Testphase werden die Systeme in geschützter Umgebung weiter verfeinert, bevor geprüft wird, ob und wie sie in laufende Großbauprojekte integriert werden können.