"Im Plan steht aber ein anderer Kilometer!" - Das Potenzial georeferenzierter Bahninfrastrukturdaten - SIGNON Group
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„Im Plan steht aber ein anderer Kilometer!“ –
Das Potenzial georeferenzierter Bahninfrastrukturdaten
“But that’s not the kilometre in the plan!” –
the potential of georeferenced railway infrastructure data
Peter Hintze | Felix Prüter
D ie große räumliche Ausdehnung und Komplexität von Ei-
senbahnnetzen stellen hohe Anforderungen an die Prozes-
se zur Erfassung und Verarbeitung von Infrastrukturdaten. Ein
T he immense geographic extent and complexity of rail-
way networks imposes enormous demands on recording
and data processing systems. Data suppliers need to meet the
Datenlieferant muss die Anforderungen aller Gewerke der Eisen- requirements of all the fields of the railway trackside equip-
bahnausrüstungstechnik erfüllen und konsistente Daten effizi- ment industry and to efficiently derive and provide consistent
ent erzeugen und bereitstellen. Der vorliegende Beitrag zeigt infrastructure data. This article examines the challenges faced
Herausforderungen bei der Erfassung, Auswertung und Verwal- when collecting, analysing and managing this data and pre-
tung dieser Daten auf und stellt Maßnahmen zur Optimierung sents measures zu optimise these processes. The focus is set
relevanter Prozesse vor. Der Fokus liegt dabei auf der Auswer- on the analysis of georeferenced data using geographic infor-
tung georeferenzierter Daten mittels Geoinformationssystemen mation systems (GIS).
(GIS).
1 Introduction
1 Einleitung
Railway infrastructure manufacturers and operators require and
Hersteller und Betreiber von Eisenbahninfrastrukturen benöti- manage ever larger and more complex amounts of data. The im-
gen und verwalten zunehmend größer und komplexer werden- portance of infrastructure data for the railway sector is huge: it is
de Datenmengen. Die Bedeutung von Infrastrukturdaten ist für indispensable in almost every phase of the life cycle of a piece of
den Bahnsektor immens: In nahezu allen Phasen des Lebenszy- infrastructure, including the planning, design, installation, vali-
klus einer Infrastruktur muss auf sie zurückgegriffen werden: bei dation and commissioning, as well as the operation and main-
der Planung, Projektierung, Installation, Validierung und der Inbe- tenance.
triebnahme sowie während des Betriebes oder im Rahmen von In- As a provider of planning and consulting services for the rail-
standhaltungsmaßnahmen. ways, Signon Deutschland GmbH has built up expertise over
Als gewerkeübergreifender Anbieter für Planungs- und Bera- the past ten years with its SATengine system in projects requir-
tungsdienstleistungen für die Bahn hat die Signon Deutschland ing the recording, evaluation and management of railway infra-
GmbH mit dem System SATengine seit über zehn Jahren Exper- structure data.
tise in Projekten zur Erfassung, Auswertung und Verwaltung von Although conditions are different worldwide, customer require-
Bahninfrastrukturdaten aufgebaut. ments with regard to railway trackside equipment are usually
Trotz weltweit unterschiedlicher Ausgangssituationen sind die Kun- quite similar. As a standard, customers demand the georefer-
denanforderungen im Umfeld der Eisenbahnausrüstungstech- encing of infrastructure objects (such as signals and points) and
nik meist sehr ähnlich. Angefragt werden in der Regel die Geo track trajectories as well as topological information and object
referenzierung von Infrastrukturobjekten (z. B. Signale, Weichen) und properties such as the identification, name, function, track as-
Gleisverläufen sowie die Ermittlung identifizierender, trassierungs- signment, linear positions and gradients. In addition to provid-
technischer und topologischer Informationen und Objekteigenschaf- ing this data, there are ever greater requirements for the com-
ten wie Name, Funktion, Gleiszugehörigkeit, lineare Positionen und parison of the plan data and the actual data in order to update a
Längsneigungen. Neben der eigentlichen Datenbereitstellung wird variety of inventory documents for diverse departments.
auch ein Plan-Ist-Abgleich zur Aktualisierung von Bestandsunterla- Related projects basically comprise the following four phases:
gen unterschiedlichster Ausprägung in diversen Gewerken gefordert. • plan-world data capture
Grundsätzlich beinhalten Projekte dieser Art die folgenden vier • real-world data capture
Phasen: • evaluation of measurement data
• Erfassung der Planwelt • plan-world / real-world comparison
• Erfassung der Realwelt This article identifies some of the challenges which often occur
• Auswertung der Messdaten during the course of these projects and it outlines possible solu-
• Plan-Ist-Abgleich tions (tab. 1). It focuses on measures for the evaluation of meas-
Der vorliegende Artikel benennt einige der in diesen Projektpha- urement data, in particular the determination of consistent line
sen häufig auftretenden Herausforderungen und zeigt mögliche chainage values using GIS.
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Erfassung der Planwelt Erfassung der Realwelt Auswertung des Messdaten Plan-Ist-Abgleich
Plan-world data capture Real-world data capture Evaluation of measurement data Plan-Actual-comparison
Phasen / Phases
Plandaten / Plan data
Messdaten /
Δ Nutzdaten / User data
Istdaten / Actual data
Measurement data
Transfer & Digitalisierung Vor-Ort-Erfassung der Infrastruktur Aufbereitung und Analyse Klärung von Inkonsistenzen
von Bestandsdaten On-site infrastructure data capture von Messdaten zwischen Plan und Ist
Ziele / Objectives
Transfer & digitalisation of plan data Post-processing and analysis of Clarification of inconsistencies
measurement data between plan and actual data
Eingangsdaten nicht aktuell und Konventionelle / nicht angepasste Integration verschiedener Objekt-Matching (Objektidentifizie-
inkonsistent Methoden zeitaufwendig, kosten- Messdatenquellen rung und Abgleich von Objektattri-
Fehlender geografischer und topo- und personalintensiv, den Gegeben- Objekterkennung in Umgebungs- buten) sehr komplex und aufwendig
logischer Bezug der Objekte heiten nicht angepasst, betriebshem- aufnahmen Object matching (object identification
Information liegt nur grafisch vor mend und nicht weltweit einsetzbar Topologische Positionierung and matching of object attributes) is
(nicht in Form abrufbarer Objekt Conventional / non-adapted on-site Distanzermittlung auf Basis Strecken- very complex and time-consuming
Herausforderungen / eigenschaften) capture methods can be time-consum- kilometer fehleranfällig
Challenges Input data not updated and incon- ing, costly and labor intensive, Integration of various measurement
sistent not adapted to the circumstances, data sources
Missing geographic and topological inhibit normal operation and not Object recognition in real world
referencing of objects useable worldwide recordings
Information only available graphi- Topological positioning
cally (not in form of retrievable object Distance determination based on
properties) distance kilometre is error-prone
Erzeugung eines Topologischen Einsatz angepasster Messtechnologi- Objekterkennung in Umgebungs- Tool-gestützter Plan-Ist-Abgleich
Modells en mittels geeigneter Kombination aufnahmen mittels KI Bereitstellung von attributiv und to-
Attributiv und topologisch struktu- von Bewegungssystem, Positionsauf- Erzeugung topologisch korrekter pologisch strukturierten Nutzdaten
rierte Bestandsdaten in digitalem nahme und Umgebungsaufnahme Gleisnetze Automated plan-actual-comparison
Format Use of adapted measuring technolo- Lineare Objektpositionierung auf Provision of user data structured by
Teilautomatisierte Digitalisierung gies by means of a suitable combina- Basis georeferenzierter Gleisachsen attribute and topological data
Maßnahmen / Actions
grafischer Pläne tion of systems regarding movement, Object recognition in real world
Generation of a topological model positioning and real world recordings recordings using AI
Plan data structured by attributed and Generation of topologically corrected
topological data in a digital format track networks
Semi-automated digitisation of Linear object positioning based on
graphic plans georeferenced line chainage axes
Tab. 1: Herausforderung und Maßnahmen bei der Erfassung, Auswertung und Verwaltung von Bahninfrastrukturdaten
Tab. 1: The challenges and measures when acquiring, evaluating and managing railway infrastructure data
Lösungen auf (Tab. 1). Der Schwerpunkt liegt auf Maßnahmen zur 2 Plan-world data capture
Messdatenauswertung, insbesondere der Ermittlung konsistenter
Streckenkilometerwerte mittels GIS. Nowadays, many inventory documents regarding railway infra-
structure are only available in data formats which require hu-
2 Erfassung der Planwelt man interpretation, as the information is only stored in graphi-
cal form (such as TIFF, PDF) and not in the form of retrievable
Bestandsunterlagen von Bahninfrastruktur werden noch heute oft object properties.
in Datenformaten vorgehalten, die einer Interpretation durch den The problems in this “world of digital paper plans” are well
Menschen bedürfen, da die Informationen lediglich grafisch (z. B. known: despite existing initiatives towards the standardisation
TIFF, PDF) und nicht im Form abrufbarer Objekteigenschaften hin- of digital data storage such as PlanPro [1] or railML [2], the day-
terlegt sind. Die Probleme dieser „digitalen Papierwelt“ sind hin- to-day project activities still require time-consuming manual
länglich bekannt. Trotz sich etablierender Initiativen zur Vereinheit- work to examine, register and transform planning documents
lichung der digitalen Datenhaltung wie PlanPro [1] oder railML [2] and object lists into a digital format which is suitable for sub-
müssen im Projektalltag noch immer Planunterlagen und Objekt- sequent processing. To this end, it is necessary to eliminate any
listen in zeitaufwendiger manueller Arbeit recherchiert, erfasst und redundancies and inconsistencies, to define the topological ref-
in ein für die Weiterverarbeitung geeignetes, digitales Format über- erences, to enter any missing information and to correct any er-
führt werden. Dabei sind Redundanzen, Fehler und Inkonsistenzen rors. Numerous projects by European infrastructure operators
zu bereinigen, topologische Bezüge herzustellen und fehlende In- which address the updating of the existing plan data have clear-
formationen zu ergänzen. Zahlreiche Projekte europäischer Infra- ly illustrated the demand for and the necessity of optimisation
strukturbetreiber zur Aktualisierung von Bestandsplänen verdeutli- measures in this field.
chen den großen Bedarf und die Notwendigkeit für Optimierungs- At Signon the capture of the plan world is usually an indispensable
maßnahmen in diesem Bereich. step when analysing infrastructure data, too. In order to facilitate
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Auch bei SIGNON ist für die Infrastrukturauswertung die Erfassung this process, Signon and its project partners currently explore the
der Planwelt meist ein zwingend notwendiger Schritt. Zur Erleichte- possibilities of AI-supported object recognition in inventory plans
rung dieses Prozesses eruiert Signon im Rahmen des Forschungspro- using neural networks [4] within the scope of the RIMcomb re-
jektes RIMcomb gemeinsam mit den Projektpartnern [3] Einsatzmög- search project [3]. The intended goal is the automated recognition,
lichkeiten KI-gestützter Objekterkennung in Plänen mittels neurona- classification and georeferencing of graphical content and objects
ler Netze [4]. Das angestrebte Ziel ist die automatisierte Erkennung, as well as their topological interdependencies. Given the complex-
Klassifizierung und Georeferenzierung von grafischen Inhalten und ity of the tasks, current assessments estimate that the first results
Objekten sowie ihrer topologischen Beziehungen. Nach derzeitiger will only involve partial automation in the medium term.
Einschätzung wird es aufgrund der Komplexität dieses bisher über-
wiegend manuellen Prozesses mittelfristig zunächst auf eine Teilauto- 3 Real-world data capture
matisierung hinauslaufen.
Real-world data capture is always a time-consuming and resource-
3 Erfassung der Realwelt intensive endeavour. Specific measurement requirements often ap-
ply, such as running through tunnels, measurements at night or
Die Erfassung der Realwelt ist stets ein zeit- und ressourcenin- on high-speed routes and occupied tracks in large shunting yards.
tensives Unterfangen. Es existieren oftmals spezielle Messanfor- In addition, many measurement methods require track blocking
derungen wie die Befahrung von Tunneln, Messungen bei Nacht and therefore interfere with ongoing railway traffic, while some
oder auf Hochgeschwindigkeitsstrecken sowie die Erfassung be- are limited due to a lack of portability or are not suitable for local
legter Gleise in großen Rangierbahnhöfen. Hinzu kommt, dass conditions (i. e. lighting conditions, satellite reception). Sometimes
viele Messverfahren Streckensperrungen erfordern und dadurch the measurement results are not optimally suitable for subsequent
in den laufenden Betrieb eingreifen, aufgrund mangelnder Por- evaluation steps (e. g. data quality, data format).
tabilität nur räumlich begrenzt einsetzbar oder nicht an die ört- Signon is meeting these challenges with a combination of meas-
lichen Gegebenheiten (z. B. Lichtverhältnisse und Satellitenemp- urement technologies and components:
fang im Tunnel) angepasst sind. Nicht selten sind auch die Mess- • motion systems (i. e. railway vehicles, on-site inspections and
resultate für die anschließende Auswertung (z. B. Datenqualität, aerial surveys)
Datenformat) nur bedingt geeignet. • sensors for position measurements (i. e. GNSS, odometry and
Diesen Herausforderungen begegnet Signon mit einer Kombina- inertial systems), and
tion aus geeigneten Messtechnologien und -komponenten: • sensors for real world recordings (i. e. 360° cameras, stereo
• Bewegungssystem (z. B. Befahrung, Begehung, Befliegung), cameras and laser scanning systems).
• Sensorik zur Positionsaufnahme (z. B. GNSS-, Odometrie- und As an example, long corridors and tunnels are recorded using a
Inertialsysteme) und railway vehicle equipped with a camera / laser scanning system
Bild 1: Erfassung der Realwelt am
Beispiel des Systems SATengine
Fig. 1: Real-world data capture using the
SATengine system as an example
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• Sensorik zur Umgebungsaufnahme (z. B. bis zu 360°-Kamera-, (fig. 1), while smaller areas (e. g. stations and shunting yards) are
Stereokamera-, Laserscansysteme). mapped using drones with an orthophoto camera system.
Die Erfassung langer Korridore und Tunnel erfolgt zum Beispiel Regardless of the method used, the basic measurement results of
durch die Befahrung mit einem Videokamera- / Laserscansystem real-world data capture are georeferenced waypoints (with addi-
(Bild 1) und die Erfassung räumlich begrenzter (Rangier-)Bahnhö- tional information) and georeferenced real world images (pixel
fe durch Drohnenbefliegung mit einem Orthofoto-Kamerasystem. images and point clouds).
Unabhängig vom eingesetzten Verfahren sind die grundlegenden
Messergebnisse einer Realwelterfassung georeferenzierte Weg- 4 Evaluating the measurement data
punkte (mit Zusatzinformationen) und georeferenzierte Umge-
bungsaufnahmen (Pixelbilder und Punktwolken). The evaluation of the measurement data is the most time-consum-
ing of the four mentioned phases. Infrastructure objects need to
4 Auswertung der Messdaten be identified, attributed and positioned. Correct object positioning
plays an important role because it allows us to automatically derive
Die Auswertung der erhobenen Messdaten stellt die aufwendigs- and calculate information which previously has only been collect-
te der vier genannten Phasen dar. Infrastrukturobjekte müssen ed manually. There are three types of positioning (fig. 2):
identifiziert, attributiert und positioniert werden. Die Ermittlung • geographical positioning,
von Objektpositionen spielt eine zentrale Rolle, da sich aus ihnen • topological positioning
bisher manuell erfasste Informationen automatisiert ableiten und • linear positioning
berechnen lassen. Drei Positionierungstypen können hierbei un-
terschieden werden (Bild 2): 4.1 Geographical positioning
• die geografische Positionierung, Geographical positioning is used to determine the spatial loca-
• die topologische Positionierung tion of infrastructure objects (fig. 3). The method comprises the
• die lineare Positionierung following steps:
• the extraction (recognition and classification) of infrastruc-
4.1 Geografische Positionierung ture objects from real world recordings and
Die geografische Positionierung dient der räumlichen Verortung • the georeferencing of infrastructure objects and track trajec-
von Infrastrukturobjekten (Bild 3). Sie umfasst: tories.
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Bild 2: Datenfluss von der Erfassung bis zum Plan-Ist-Abgleich
Fig. 2: The data flow from the real-world data capture to the plan-actual-comparison
• die Extraktion (Erkennung und Klassifizierung) von Infrastruktur In order to automate these steps, Signon has researched differ-
objekten aus den Umgebungsaufnahmen sowie ent approaches to object recognition in georeferenced pixel imag-
• die Georeferenzierung von Infrastrukturobjekten und Gleistra- es and point clouds. Machine learning using neural networks, the
jektorien. most promising method for this purpose, is currently being tested
Zur Automatisierung dieser Arbeitsschritte untersucht Signon and developed into a product [5]. The support ranges from recog-
verschiedene Ansätze der Objekterkennung in georeferenzierten nition, marking and attribution (i. e. object type, direction, func-
Pixelbildern und Punktwolken. Machine Learning mittels neuro- tion and name) to the geographical positioning of objects. An in-
naler Netze wird derzeit als vielversprechendstes Verfahren für crease in plausibility resulting from technological diversity (recog-
diesen Zweck erprobt und zur Produktreife gebracht [5]. Die Un- nition in images / recognition in point clouds) and multi-channel
terstützung reicht dabei von der Erkennung, Markierung und At- ability (recognition in different image types) should enable a fully
tributierung (z. B. Objekttyp, Richtung, Funktion, Bezeichnung) bis automated process for object extraction from real world record-
hin zur geografischen Positionierung von Objekten. Die mit Tech- ings and subsequent georeferencing in the future.
Bild 3: Infrastrukturobjekte in georeferenzierten Bildern
Fig. 3: Infrastructure objects in georeferenced images
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Bild 4: Visualisierung georeferenzierter Infrastrukturobjekte und topologisch korrigierter Gleisverläufe im GIS
Fig. 4: The display of georeferenced infrastructure objects and topologically corrected track trajectories in GIS
nologiediversität (Erkennung im Bild / Erkennung in Punktwolke) 4.2 Topological positioning
und Mehrkanaligkeit (Erkennung in unterschiedlichen Bildtypen) Topological positioning is used to determine the logical rela-
einhergehende Plausibilitätssteigerung soll künftig einen voll- tions of infrastructure objects. The method comprises the fol-
ständig automatisierten Prozess zur Objektextraktion aus Umge- lowing steps:
bungsaufnahmen und anschließender Georeferenzierung ermög- • the definition of a node-edge model for the logical structur-
lichen. ing of track infrastructure,
• the creation of references between infrastructure objects and
4.2 Topologische Positionierung tracks and between tracks themselves, including clear naviga-
Die topologische Positionierung dient der logischen Verortung tion information and
von Infrastrukturobjekten. Sie beinhaltet die folgenden Arbeits- • the topological correction of geographical track trajectories.
schritte: Signon already uses mature tools for the first two steps. Fu-
• die Definition eines Knoten-Kanten-Modells zur logischen ture enhancements include algorithms for the automatic cor-
Strukturierung der Gleisinfrastruktur, rection of track trajectories and geographical and topological
• die Erzeugung von Bezügen von Infrastrukturobjekten zu Glei- position analysis. On this basis, it is possible to replicate the
sen und Gleisen untereinander inklusive eindeutiger Navigati- network structure in a topologically correct manner (i. e. the
onsbeziehungen sowie track axes meet exactly at the junctions) and to derive further
• die topologische Korrektur geografischer Gleisachsverläufe. relevant object properties (such as the position on the track,
Für die ersten beiden Schritte setzt Signon bereits ausgereifte the track reference, trackside or the clearance mark position)
Werkzeuge ein. Die Weiterentwicklungen umfassen Algorithmen (fig. 4).
zur automatischen Korrektur von Gleisachsverläufen sowie geo-
grafische und topologische Positionsanalysen. Auf dieser Basis 4.3 Linear positioning
lassen sich die Strukturen des Netzes topologisch korrekt nach- In contrast to geographical positioning using tuples, linear
bilden (Gleisachsen treffen sich exakt an Fahrwegverzweigungen) positioning is used to locate infrastructure objects based on
und weitere relevante Objekteigenschaften (z. B. Lage im Gleis, just one numerical value. For historical reasons, the railway
Gleisbezug, Gleisseite, Position von Grenzzeichen) ableiten (Bild sector uses line chainage for linear positioning. Among other
4). things, chainage facilitates referencing on the track and object
positioning during planning. However, using chainage to de-
4.3 Lineare Positionierung termine distances between infrastructure objects is not suita-
Im Unterschied zur geografischen Positionierung mittels Zah- ble, given that distance calculation based on chainage does not
lentupel dient die lineare Positionierung der Verortung von In provide real, track-related distances (fig. 5). Applying this...
frastrukturobjekten mit nur einem Zahlenwert. Historisch bedingt would result in errors during the planning steps, such as the
wird im Bahnsektor hierfür der Streckenkilometer verwendet. Er calculation of overlap distances and danger point distances.
dient u. a. der Orientierung an der Strecke und zur Objektpositio- The following section introduces a generic method for deter-
nierung während der Planung. Den Streckenkilometer zur Ermitt- mining linear object positions and reliable distance calculations
lung von Abstanden zwischen Infrastrukturobjekten zu verwen- based on these positions.
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Bild 5: Begriffsdefinitionen und Zusammen-
hänge linearer Positionierung
Fig. 5: The definitions and correlations in linear
object positioning
den ist jedoch unzulässig, da eine Distanzberechnung auf Basis 4.3.1 Principle and prerequisites
von Streckenkilometern keine realen, gleisbezogenen Entfernun- The determination of the linear positions is based on the
gen liefert (Bild 5). Die Folge wären Fehler bei Planungsschritten, principle of the orthogonal projection of a point P on a
wie der Berechnung von Durchrutschwegen und Gefahrpunktab- track S and is equivalent to the distance of the point P’ from
ständen. the chainage start (fig. 5). When applied to the railway sec-
Im Folgenden wird ein generisches Verfahren zur Bestimmung li- tor, linear positions can be determined by projecting the ge-
nearer Objektpositionen und einer darauf basierenden zulässigen ographic coordinates of any infrastructure object onto the
Distanzermittlung vorgestellt. available reference lines. The following data must be available
for this:
4.3.1 Prinzip und Voraussetzungen • Points of the relevant infrastructure objects with geographic
Die Ermittlung linearer Positionen basiert auf dem Prinzip der coordinates
orthogonalen Projektion eines Punktes P auf eine Strecke S und • Lines depicting the geographical course of the track axis ge-
entspricht dem Abstand des Punktes P‘ vom Streckenursprung ometry
(Bild 5). Übertragen auf den Bahnsektor lassen sich lineare Posi- • Lines depicting the geographical course of the line chainage
tionen durch die Projektion geografischer Koordinaten beliebiger axes
Infrastrukturobjekte auf verfügbare Referenzlinien ermitteln. Fol- A new, track-related reference system called “edge chainage” has
gende Daten müssen zur Verfügung stehen: been introduced in addition to the existing “line chainage” line-
• Punkte relevanter Infrastrukturobjekte mit geografischen Koor- related reference system. This reference system refers to the track
dinaten geometry, it starts and ends at least at all the junctions and it can
• Linien, die den geografischen Verlauf der Gleisachsen abbilden therefore be referenced to the topological model described above
• Linien, die den geografischen Verlauf der Streckenkilometrie- (edge chainage axis). Given that errors such as chainage gaps and
rungsachsen abbilden overlaps, distance differences in two-track curves as well as ex-
Ergänzend zum bisherigen, streckenbezogenen Referenzsystem tra lengths due to track connections and siding tracks do not oc-
„Line chainage“ wird ein neues, gleisbezogenes Referenzsystem cur in a track-related reference system, edge chainage is suitable
namens „Edge chainage“ eingeführt. Dieses Referenzsystem be- for calculating real, route-related distances between infrastruc-
zieht sich auf die Gleisachse, beginnt / endet mindestens an allen ture elements [6].
Fahrwegverzweigungen und kann damit zum oben beschriebe- Both the geographic coordinates of the infrastructure objects
nen topologischen Modell in Bezug gesetzt werden (Edge chai- for linear positioning and the track geometry for edge chain-
nage axis). Da Fehlerquellen wie Fehl- und Überlängen, Distanz- age are derived from the geographic and topological position-
unterschiede in zweigleisigen Kurvenverläufen sowie Mehrlän- ing. The infrastructure manager (fig. 2) should be able to pro-
gen durch Gleisverbindungen und Überholungsgleise bei einem vide the line chainage axis for the derivation of the line chain-
gleisbezogenen Referenzsystem keine Rolle spielen, ist die Edge age values.
chainage für die Berechnung realer, fahrwegbezogener Distanzen
zwischen Infrastrukturelementen geeignet [6]. 4.3.2 Determining the edge chainage
Sowohl die geografischen Koordinaten der linear zu positionie- The geographic position of an object is mapped onto a track
renden Infrastrukturobjekte als auch die Gleisachsen für die Edge axis in accordance with the linear positioning principle de-
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chainage stehen aus den Arbeitsschritten zur geografischen und scribed above in order to determine the edge chainage value of
topologischen Positionierung zur Verfügung. Die Streckenkilome- the object. The used axis can either be the track axis closest to
trierungslinien für die Line chainage sollten durch den Infrastruk- the object or another track axis based on the reference infor-
turbetreiber bereitgestellt werden können (Bild 2). mation.
By using routing algorithms in the topological node-edge-mod-
4.3.2 Ermittlung eines Gleiskilometers el, it is possible to determine the distances between random ob-
Gemäß dem oben beschriebenen Prinzip zur linearen Positionierung jects which are positioned on the defined edges. As such, it is
wird für die Ermittlung des Gleiskilometerwertes (Edge chainage va- sufficient to sum up the linear object positions and the edge
lue) eines Objekts dessen geografische Position auf eine Gleisachse lengths covered by the route in order to calculate real, route-re-
gemappt. Die verwendete Achse kann dabei entweder die zum Ob- lated distances (fig. 5).
jekt nächstgelegene Achse sein oder durch Beziehungsinformatio-
nen wie die Gleiszugehörigkeit (falls bekannt) ermittelt werden. 4.3.3 Determining the line chainage
Mittels Routing-Algorithmen können im topologischen Knoten-Kan- The same procedure can be used to determine the line chainage
ten-Model Fahrwege zwischen beliebigen Objekten ermittelt und als value of an infrastructure object. In order to accomplish this,
Folge von Kanten angegeben werden. Durch einfache Summenbil- the line chainage axis of a line must be split into a series of line
dung sind aus den linearen Objektpositionen und Kantenlängen rea- chainage axis segments which have no discontinuity in terms of
le, fahrwegbezogene Distanzen berechenbar (Bild 5). chainage (fig. 5). Consequently, the line chainage axis of a line
must be split at all the line chainage gaps / overlaps. The individ-
4.3.3 Ermittlung eines Streckenkilometers ual segments are supplemented with information on the exist-
Das gleiche Verfahren kann auch zur Ermittlung des Streckenki- ing gaps or excess lengths, as well as the new start of the chain-
lometerwertes eines Infrastrukturobjekts (Line chainage value) age value. Some infrastructure managers already provide data-
herangezogen werden. Um das zu erreichen, muss die Kilome sets containing geo-information for the lines of their networks
trierungslinie einer Strecke (Line chainage axis) in eine Folge von which meet these requirements [7, 8].
Kilometrierungslinienabschnitten (Line chainage axis segment)
aufgeteilt werden, die keine Unstetigkeiten in Bezug auf die Kilo- 4.3.4 Conclusion
metrierung aufweisen (Bild 5). Folglich muss die Streckenkilome- In the case of the method described above, it is important to note
trierungslinie an allen Kilometrierungssprüngen (Line chainage that digital track and line representations in GIS are only an approx-
gaps / overlaps) geteilt werden. Die einzelnen Abschnitte erhal- imation of the true geographic trajectories. The used polylines con-
ten Informationen zu den auftretenden Fehl- oder Überlängen sist of a series of discrete points (vertices) and do not accurately re-
sowie den neuen Kilometrierungsstartwert. Einige Infrastruktur- flect real world geometries such as curves and clothoids, but are fully
betreiber stellen bereits Datensätze mit Geoinformationen zu adequate for the application described above, provided that vertex
Strecken ihres Schienenverkehrsnetzes bereit, die (bis auf einige density is sufficiently high. The approach described for mapping ge-
Detailabweichungen) die genannten Anforderungen erfüllen [7, ographic coordinates onto suitable reference lines in order to deter-
8]. mine linear position values is therefore applicable to
• determine line chainage values for the purpose of documen-
4.3.4 Schlussfolgerung tation and referencing, and
Für das oben beschriebene Verfahren ist festzuhalten, dass es sich • determine edge chainage values which can be used for calcu-
bei digitalen Gleis- und Streckenrepräsentationen in GIS immer lation purposes such as distance calculations.
nur um eine Approximation der wahren geografischen Verläufe Completing the linear positioning step finishes the (actual) ob-
handelt. Es sind stets nur Nachbildungen mit diskreten Punkten, ject attribution, allowing a comparison between the recorded
die reale Geometrien wie Bögen und Klothoiden nicht exakt wie- actual data and the plan data (fig. 2).
dergeben, aber bei ausreichend hoher Stützpunktdichte für den
hier beschriebenen Anwendungsfall vollkommen ausreichend 5 Plan-real comparison
sind. Der hier beschriebene Ansatz des Mappings geografischer
Koordinaten auf geeignete Referenzlinien zur Ermittlung linearer Infrastructure data is increasingly used to compare the plan
Positionswerte ist daher prädestiniert, um world and the real world in order to identify and ideally resolve
• Streckenkilometrierungswerte zu ermitteln, die informativen any inconsistencies between databases. This is often necessary,
Charakter tragen und zur Dokumentation und Orientierung he- for example, after construction work on existing lines and prior
rangezogen werden dürfen, und to ETCS commissioning.
• Gleiskilometerwerte zu ermitteln, die zu kalkulatorischen Zwe- The first step requires finding an identifying feature for such a
cken wie Distanzberechnungen genutzt werden dürfen. comparison which will allow the location of objects in the plan
Mit Fertigstellung der linearen Positionierung ist die (Ist-)Objektattri- data and the actual data and then comparing them with each
butierung abgeschlossen und ein vollständiger Vergleich zwischen other. Object-matching based on a customer-provided object
den erfassten Istdaten und den Plandaten möglich (Bild 2). identifier (i. e. a name) often proves difficult, since this infor-
mation cannot be derived accurately for most infrastructure ob-
5 Plan-Ist-Abgleich jects or it can only be derived precariously from the real world
recordings. At the moment, this task can only be mastered with
Zunehmend werden Infrastrukturdaten für einen Abgleich zwi- experience, expert knowledge and the help of further object in-
schen Plan- und Realwelt herangezogen, um Inkonsistenzen zwi- formation.
schen den Datenbeständen aufzuzeigen und idealerweise aufzu- One approach is the process of generating topologically correct,
lösen. Häufig ist dies z. B. nach Baumaßnahmen auf Bestandsstre- georeferenced data as described in this article. This data, suit-
cken und vor der Inbetriebnahme von ETCS notwendig. able GIS functions and the following three methods for object
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Bild 6: Konsolidierung von Plan- und Istdaten in einem Signallageplan
Fig. 6: The consolidation of plan and actual data in a signalling layout plan
Im ersten Schritt muss für einen solchen Abgleich ein identitäts- position matching will allow the unique object identification to
stiftendes Merkmal gefunden werden, um Objekte sowohl in den be largely automated:
Plan- als auch in den Istdaten zu finden und anschließend mitei- • object matching via linear object position using a consistent
nander vergleichen zu können. Ein Matching anhand eines vom line chainage value
Kunden stammenden Identifikators erweist sich häufig als schwie- • object matching via geographic object position using geo-
rig, weil für die meisten Infrastrukturobjekte diese Information graphic coordinates
den aufgenommenen Umgebungsdaten im Regelfall nicht oder • object matching via topological object position including its
nur unsicher zu entnehmen ist. Nur mit Erfahrung, Expertenwis- track reference
sen und unter Zuhilfenahme weiterer Objektinformationen ist die- All the object attributes can be compared (fig. 2) after the successful
se Aufgabe heute zu erfüllen. completion of the matching. This comparison results in a delta re-
Ein Lösungsansatz ist der in diesem Artikel beschriebene Prozess port stating whether and which object attributes match the plan and
zur Erzeugung topologisch korrekter, georeferenzierter Daten. Mit actual data or are divergent. This data is provided to customers for
diesen Daten und geeigneten GIS-Funktionen kann eine eindeuti- the purpose of inventory document consolidation (fig. 6).
ge Objektidentifikation mittels der folgenden drei Methoden zum
Abgleich der Objektpositionen weitgehend automatisiert werden: 6 Summary and outlook
• Objekt-Matching via linearer Objektposition mittels konsisten-
tem Streckenkilometerwert The demands on railway infrastructure data have never been
• Objekt-Matching via geografischer Objektposition mittels geo- greater due to the further expansion of ERTMS and the in-
grafischer Koordinaten creased usage of GIS, BIM and asset management systems. The
• Objekt-Matching via topologischer Objektposition mittels Gleis- methods employed to date do not always satisfy current cost,
bezug quality and safety demands. In order to ensure more efficient
Nach erfolgreichem Matching kann eine Gegenüberstellung aller provision of this data, the approach suggested in this article rec-
Objektattribute erfolgen (Bild 2). Ergebnis dieses Abgleichs ist ein ommends the following:
Delta Report mit Aussage darüber, ob und welche Objektattribu- • modular application of recording systems adapted to the rail-
te in Plan und Ist übereinstimmen oder voneinander abweichen. way environment
Diese Nutzdaten werden dem Kunden zur Konsolidierung der Be- • consistent georeferencing of all recorded measurement data
standsunterlagen bereitgestellt (Bild 6). for platform-independent data integration
• linear object positioning using topologically corrected geodata
6 Zusammenfassung und Ausblick • adjustment of available GIS analysis software and the use of
standardised data models and exchange formats
Die Anforderungen an Bahninfrastrukturdaten sind durch die vo- • support for asset management using automated comparison
ranschreitende Einführung von ERTMS sowie GIS, BIM und Asset- of plan and actual data.
Management-Systemen heute größer als je zuvor. Den Qualitäts- The use of appropriate measures and tools allows Signon to ac-
und Sicherheitserfordernissen werden bisher eingesetzte Metho- celerate and improve the quality of the processes used for record-
den häufig nicht gerecht. Für eine effizientere Bereitstellung die- ing, evaluating and managing the railway infrastructure. Unlike
ser Daten empfiehlt der in diesem Beitrag vorgeschlagene Ansatz: tools in the BIM environment, which to date only support small-
• den modularen Einsatz an das Streckenumfeld angepasster Er- scale dimensions, geographic information systems and associat-
fassungssysteme, ed methods are ideally suited to analysing large-scale railway in-
• die konsequente Georeferenzierung erfasster Messdaten für frastructure. Some of the presented solutions have already been
eine plattformunabhängige Datenintegration, successfully used in national and international projects.
14 SIGNAL + DRAHT (110) 11/ 2018
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• die lineare Objektpositionierung mittels topologisch korrekter In the future, the rapid progress in recording and evaluation
Geodaten, technology will also find its way into the railway sector, facilitat-
• die Anpassung verfügbarer GIS-Analyse-Software und Nutzung ing the requirement-based integration of conventional methods
standardisierter Datenmodelle und Austauschformate sowie and extensive automation support. For this reason, Signon’s Rail
• die Unterstützung des Asset-Managements mittels automati- Systems and Software divisions are intensively enhancing all
siertem Plan-Ist-Abgleich. their processes in close cooperation with their customers. Even-
Signon ist durch den gezielten Einsatz geeigneter Maßnahmen tually, more and more cross-system solutions will be needed in
und Tools in der Lage, die Prozesse bei der Erfassung, Auswertung order to ensure continuous efficiency gains in the railway track-
und Verwaltung von Eisenbahninfrastruktur zu beschleunigen side equipment sector.
und qualitativ zu verbessern. Im Unterschied zu Werkzeugen aus
dem BIM-Umfeld, die bisher nur kleinräumige Dimensionen unter-
stützen, sind Geoinformationssysteme und zugehörige Methoden
bestens geeignet, um großräumige Infrastrukturen zu analysieren.
Einige der vorgestellten Lösungen werden bereits in nationalen
und internationalen Projekten erfolgreich angewendet.
Künftig wird der rapide Fortschritt in der Erfassungs- und Auswer-
tungstechnologie auch verstärkt im Bahnsektor Einzug halten, da-
mit herkömmliche Methoden anforderungsbezogen integriert und
mit weitgehender Automatisierung unterstützt werden können. Aus
diesem Grund erfolgt eine intensive Weiterentwicklung aller Prozes-
se durch die Signon-Bereiche Rail Systems und Software in enger
LITERATUR | LITERATURE
Zusammenarbeit mit den Kunden. Schließlich werden in den nächs- [1] PlanPro, https://fahrweg.dbnetze.com/fahrweg-en/company/provi-
ten Jahren vermehrt gewerkeübergreifende Lösungen notwendig ders/planpro_general-1394626; zuletzt geöffnet am 14.08.2018
sein, um fortlaufende Effizienzsteigerungen auf dem Sektor der Ei- [2] RailML, https://www.railml.org/en/; zuletzt geöffnet am 14.08.2018
senbahnausrüstungstechnik zu ermöglichen. [3] RIMcomb: Rail Information Modeling für die Ausrüstungstechnik
von Bahninfrastruktur; https://forschungsstiftung.de/Projekte/Details/
RIMcomb-Rail-Information-Modeling-fuer-die-Ausruestungstechnik-von-
Bahninfrastruktur.html; zuletzt geöffnet am 16.08.2018
[4] Vilgertshofer, S. et al.: The RIMcomb Research Project: Towards the
AUTOREN | AUTHORS Application of Building Information Modeling in Railway Equipment En-
gineering, 12th European Conference on Product and Process Modelling,
Dipl.-Ing. Felix Prüter
Copenhagen, Denmark, 2018
Systemingenieur / Systems Engineer
[5] Genc, C.; Harmsen, F.; Köhler, T.: Automatisierte Erkennung von Infra-
Signon Deutschland GmbH
strukturelementen mit neuronalen Netzen, SIGNAL+DRAHT 9/2018
Anschrift /Address: Frankenstr. 18a, D-20097 Hamburg
E-Mail: felix.prueter@Signon-group.com [6] Ludwig, J.: Use Of Geographic Information Systems in SATengine Eva-
luation Process, Diploma Thesis, TU Dresden, 2018
Dipl.-Geogr. Peter Hintze [7] Deutsche Bahn Open Data Portal, http://data.deutschebahn.com/
Senior Systemingenieur / Senior Systems Engineer dataset/geo-strecke; zuletzt geöffnet am 14.08.2018
SIGNON Deutschland GmbH [8] GEONORGE (norwegisches Geodaten-Portal), https://kartkatalog.ge-
Anschrift /Address: Schützenstr. 15 –17, D-10117 Berlin onorge.no/metadata/bane-nor/jernbane-banenettverk/c3da3591-cded-
E-Mail: peter.hintze@signon-group.com 4584-a4b1-bc61b7d1f4f2; zuletzt geöffnet am 14.08.2018
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