Ein Digitaler Zwilling der Straße benötigt mehr als eine reine 3D-Geometrie: Er braucht eine belastbare virtuelle Referenzstruktur, in der Objekte, Sensoren, Zustände und Prozesse eindeutig verortet und miteinander verknüpft werden können. Geometrisch-semantische Modelle bilden hierfür die zentrale Grundlage. Sie beschreiben den physischen Straßenraum anwendungsbezogen, semantisch angereichert und mit genau dem Detaillierungsgrad, der für Analyse, Bewertung und Prognose innerhalb definierter Systemgrenzen erforderlich ist.

Der Vortrag stellt einen Prozess zur Generierung solcher geometrisch-semantischer Bestandsmodelle im Kontext des Sonderforschungsbereichs/Transregios (SFB/TRR) 339 „Digitaler Zwilling Straße“ vor. Dabei wird gezeigt, wie aus Punktwolken, bestehenden Datenquellen und modellbasierten Verarbeitungsschritten eine virtuelle Repräsentation der Straße entsteht, die als Referenzmodell für Digitale Zwillinge und Digitale Schatten genutzt werden kann.

Anhand eines Demonstrators zum Anwendungsfall „Monitoring des Reifen-Fahrbahnsystems“ wird anschließend die praktische Umsetzung vorgestellt. Live-Fahrzeugpositionen, Weigh-in-Motion (WIM)-Daten und echtzeitfähige KI-basierte Verformungsschätzungen werden in einer Game Engine auf einem geometrisch-semantischen Straßenmodell zusammengeführt. So entsteht ein verknüpfter Digitaler Schatten, der dynamische Belastungsprozesse sichtbar macht und eine Grundlage für zukünftige Analysen, Simulationen und Entscheidungsprozesse im Straßeninfrastrukturbetrieb schafft.

Der Vortrag beleuchtet den Wandel der Bestandsdokumentation bei der GELSENWASSER AG durch den Einsatz von Mobile Mapping. Dabei wird aufgezeigt, wie Smartphone-gestützte Photogrammetrie in Kombination mit GNSS-Empfängern effiziente, georeferenzierte 3D-Datensätze für den Leitungsbau liefert. Der Fokus liegt auf der Prozessintegration, der Ersetzung analoger Einmessskizzen durch digitale Workflows sowie der Nutzung dieser Daten für den Aufbau eines digitalen Zwillings.