Viele Persönlichkeiten. Zwei Standorte. Eine BO.

Problem based learning (PBL) = Problembasiertes Lernen

Was bedeutet das eigentlich?

PBL ist eine Lernform, deren Charakteristikum es ist, dass die Lernenden weitgehend selbständig eine Lösung für ein vorgegebenes Problem finden sollen. 

Ziel: Problembasiertes Lernen soll den Erwerb flexibel nutzbaren Wissens, die Entwicklung fächerüberschreitender Kompetenzen sowie eine bessere Problemlösefähigkeit fördern. Soziale Kompetenz und Teamfähigkeit sind hierbei Schlüsselqualifikationen, die im Rahmen dieser Ausbildung erworben werden können. PBL kann traditionelle Lehr- und Lernmethoden wie zum Beispiel die klassische Vorlesung nicht ersetzen, diese jedoch ergänzen.

Das PBL-Projekt „Campus 3D“ 

Es soll eine Arbeits- und Lernumgebung für die Entwicklung von 3D-Objektmodellen am Beispiel des Hochschul-Campus durch verschiedene Datenerfassungs- und Modellierungsmethoden aufgebaut und fortgeführt werden. Die zur Verfügung gestellten Daten sollen in PBL-Projekten für anwendungsspezifische Fragestellungen genutzt werden. Das Projekt Campus 3D ist skalierbar und bietet Spielräume für Studierende unterschiedlicher Fachrichtungen. Perspektivisch betrachtet lässt sich Campus 3D auch auf andere Objekte anwenden, z. B. zur „Digitalisierung“ bestehender Objekte des regionalen Kulturerbes oder zur 3D-Rekonstruktion nicht mehr vorhandener Objekte.

Projektziel:

Es soll eine Umgebung für die Entwicklung von 3D-Campus-Modellen aufgebaut werden. Zurzeit existiert für das Campusgelände unserer Hochschule weder für die Geländeoberfläche noch für die Gebäude und Grünanlagen ein dreidimensionales hochaufgelöstes digitales Modell. Dies ist jedoch für eine nachhaltige Bewirtschaftung und Weiterentwicklung unserer Hochschule eine unabdingbare Voraussetzung. Die Erstellung eines solchen Modells könnte hierbei durch eine geschickte Nutzung von innovativen modernen Techniken (z.B. fahrzeugbasierte Sensorsysteme; Stichwort: „Drohnen“, Scanner auf Lastenfahrrädern, ...) im Rahmen von Pflichtlehrveranstaltungen und freiwilligen fächerübergreifenden Projekten erfolgen.

Durch die vielseitigen Projektaktivitäten können die Studierenden Kompetenzen erwerben, indem sie

  • Anforderungen, die sich aus vielseitigen fachlichen Fragestellung ergeben, identifizieren und formulieren,
  • Aufgaben aus den unterschiedlichen Projektaktivitäten in vorgegebenen Zeiträumen lösen,
  • in interdisziplinären Gruppen zusammenarbeiten,
  • konkrete Fertigkeiten entwickeln (Hardware, Software, Verfahren, Methodik, ...)

Das Projekt kann unter verschiedenen Perspektiven bearbeitet werden, je nach Erfahrung und Fachrichtung der beteiligten Studierenden. Die Studierenden können an verschiedenen Projektaktivitäten teilnehmen, die ineinandergreifen.

1. Datenerfassung – Die Datengewinnung soll in Rahmen von Pratika, Vertiefungen, fachübergreifenden   Projekten etc. erfolgen. Ein Schwerpunkt bei der Datenerfassung soll der Aufbau eines Multi-Sensor-Systems (GNSS, INS, Odometer, Multikamerasystem, Profilscanner, ...) auf einer CO2-neutralen und ressourcenschonenden Plattform sein.

2. Datenaufbereitung / Modellierung - Die erfassten Daten müssen aufbereitet und weiterverarbeitet werden. Dazu gehören unterschiedliche Arbeitsschritte, die die Studierenden abhängig von ihrem fachlichen Hintergrund und ihrer Expertise bearbeiten können: 

  • Qualitätskontrolle
  • Georeferenzierung
  • Filterung
  • Abgleich mit bereits vorhandenen Daten
  • Modellierung 
  • Interpretation

3. Datenabgabe – Die Daten sollen auf einer geeigneten Plattform (Open-Data-Lösung) gespeichert, präsentiert und nutzbar gemacht werden.

4. Datennutzung – Die bereitgestellten Daten sollen dazu genutzt werden verschiedene fachspezifische Aufgabenstellungen zu bearbeiten, z.B.:

  • Barrierefreie Zuwegung
  • Change Detection
  • Standorte für Fotovoltaik-Anlagen
  • Begrünung versiegelter Flächen
  • … 

Was wurde bisher im Projekt gemacht?

Bisher wurde im dem Projekt ein Konzept zum Einsatz eines Lastenfahrrads als Multi-Sensor-System zur mobilen Datenerfassung erarbeitet und teilweise umgesetzt. Da die Erfassungs- und Navigationssensorik starr miteinander verbunden sein muss, wurde zunächst ein Rahmen aus stabilen Aluminiumprofilen entworfen. Dieser Rahmen bietet bisher Platz für eine inertiale Messeinheit (IMU), GNSS-Antennen und -Empfänger, Kameras und Laserscanner. An diesem Rahmen ist auch ein ToughPad befestigt. Dieses dient der Datenaufzeichnung und zur Kontrolle während der Fahrt.

Darüber hinaus wurde ein Stromversorgungskonzept erarbeitet und umgesetzt. 

Eine entscheidende Rolle bei der späteren Georeferenzierung spielt die Zeitsynchronisation zwischen der Navigations- und Erfassungssensorik. Hierfür soll ein RaspberryPi eingesetzt werden.

Das System besteht momentan aus den folgenden Komponenten:

  • Aluminiumrahmen
  • IMU
  • GNSS-Empfänger mit zwei Antennen 
  • Laserscanner
  • ToughPad (Datenaufzeichnung)
  • Akkus
  • Anzeige zur Überwachung der Akku-Spannungen
  • RaspberryPi (Zeitserver)
  • LTE-Router (für RTK)
  • Netzwerk-Switch

Wie wurde das Lastenfahrrad umgebaut?

An dem Lastenfahrrad selbst wurde nichts verändert. Obwohl der entworfene Rahmen aus Aluminiumprofilen speziell auf das vorhandene Lastenfahrrad ausgerichtet und auf diesem montiert wurde, kann dieser Rahmen prinzipiell auch auf anderen Trägerplattformen montiert werden.

Was wurde bei der Jungfernfahrt getestet?

Bei der Jungfernfahrt wurde das Zusammenspiel der Navigationssensorik auf dem Lastenfahrrad getestet und Daten der IMU, des GNSS-Empfängers und des RaspberryPi aufgezeichnet.

Jungfernfahrt