KI-gestützte Brückenüberwachung: Forschungsprojekt „AIrBSound” gestartet

(30.6.2025) Brückensperrungen und Brückeneinstürze sorgen in Deutschland regelmäßig für Aufmerksamkeit. Die Sperrung der Talbrücke Rahmede bei Lüdenscheid infolge irreparabler Schäden, die Havarie der Salzbachtalbrücke bei Wiesbaden, der Einsturz der Carolabrücke in Dresden sowie der notwendige Abriss der schwer beschädigten Ringbrücke in Magdeburg, verdeutlichen die zunehmenden Herausforderungen im Bereich Brückenmanagement. Insbesondere Kommunen, Landesbehörden und Bauwerksbetreiber stehen unter wachsendem Druck, da häufig geeignete digitale und zuverlässige Monitoring-Lösungen für eine vorausschauende Instandhaltung fehlen.

Die Wesenitzbrücke in Pirna (Sachsen) ist eine von zwei Brücken, an der im Rahmen des Forschungsprojekts verschiedene Feldversuche vorgenommen werden. (Bild: Fraunhofer IDMT) 

Im Projekt „AIrBSound” wird eine solche Lösung entwickelt. Initiiert wurde das Forschungsvorhaben im Frühjahr dieses Jahres vom Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT gemeinsam mit dem Ingenieurbüro Marx Krontal Partner (MKP). Ziel ist die akustische, KI-gestützte Überwachung von Brückenbauwerken.

Das Projekt wird bis Sommer 2026 von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) gefördert, die administrative Projektbegleitung erfolgt durch die AiF Projekt GmbH. Die praktischen Erprobungen finden an der Wesenitzbrücke und der Sachsenbrücke in Pirna (Sachsen) statt.

Früherkennung durch akustische Analyse

Im Zentrum der Forschung steht die Entwicklung eines Überwachungssystems, das durch Luftschallsensorik und KI-basierte Auswertungsverfahren Veränderungen an Fahrbahnübergangskonstruktionen (FÜK) identifizieren soll. Diese stark beanspruchten Brückenelemente gelten als besonders verschleißanfällig.

„Wir wollen Brücken nicht erst dann prüfen, wenn es schon zu spät ist”, erklärt Olivia Treuheit, Projektmanagerin am Fraunhofer IDMT. „Unser Ansatz nutzt den Luftschall – also akustisch wahrnehmbare Signale, die beim Überfahren der Übergänge durch Fahrzeuge entstehen. Diese Signale können wertvolle Informationen über den Zustand der Brückenbauteile enthalten.”

Neben der Früherkennung von Schäden wie Rissbildung, Lockerungen oder allgemeinem Verschleiß ermöglicht das System auch Rückschlüsse auf Verkehrsaufkommen und Verkehrsarten. Damit lässt sich die reale Belastung der Bauwerke genauer erfassen und ein umfassendes Bild ihres strukturellen Zustands ableiten.

Auch die Fahrbahnübergangskonstruktionen der Sachsenbrücke bei Pirna werden im Forschungsprojekt AIrBSound untersucht. (Bild: Fraunhofer IDMT) 

Synergie aus Künstlicher Intelligenz und akustischer Sensorik

Im Rahmen von AIrBSound werden neue Verfahren zur akustischen Brückenüberwachung entwickelt und validiert. Eingesetzt werden dabei Luftschallsensoren in Kombination mit KI-Methoden zur Identifikation akustischer Veränderungen. Ein wesentlicher Projektbaustein ist die Aufbereitung der Audiodaten: Diese müssen zunächst von störenden Nebengeräuschen bereinigt und anschließend für neuronale Netzwerke analysierbar gemacht werden, um fundierte Aussagen zum Bauwerkszustand treffen zu können.