Landschaftsprägende Denkmäler sind solche Bau- und Bodendenkmäler oder Ensembles, deren optische und/oder funktionale Wirkung in einen größeren, als Landschaft zu beschreibenden Raum hinausgeht. Damit ist ihre Umgebung für ihr Erscheinungsbild, Wesen und Wirkung von hoher Bedeutung. Besonders landschaftsprägende Denkmäler zeichnen sich darüber hinaus durch eine hohe landesgeschichtliche Bedeutung und eine besondere topographische Lage aus. Sie prägen ihre Umgebung hochgradig und weisen ein weites Sichtfeld sowie wichtige bewusst angelegte und/oder gewachsene Blickbeziehungen auf. Die Einordnung als besonders landschaftsprägendes Bau- oder Bodendenkmal ist nur im Zusammenhang mit der Errichtung von Windenergieanlagen relevant, denn in ihrer Nähe bedarf es einer denkmalrechtlichen Erlaubnis hierfür (Art. 6 Abs. 5 bzw. Art. 7 Abs. 4 Satz 3 und 4 BayDSchG). Die Zusammenstellung der besonders landschaftsprägenden Denkmäler ist für eine Fortschreibung offen, bei entsprechenden Vorhaben ist daher jeweils der tagesaktuelle Stand abzufragen.
Im Digitalen 3D-Stadtmodell werden Gebäude dreidimensional erfasst. Jedes Gebäudemodell wird nach dem Detaillierungsgrad, dem Level of Detail (LoD), unterschieden.
Vorhabensbeschreibung: Im Projekt KLEE (Kombinierte Logik für Energieeffiziente Elektromobilität) besteht das Hauptziel darin, bei gegebener Batteriekapazität die Reichweite elektrischer Fahrzeuge um bis zu 10% zu steigern. Dies soll durch eine intelligente Umwelterfassung mithilfe von Sensoren, einer gegebenen Karte und der daraus resultierenden Vorausplanung erreicht werden. Mithilfe der Vorausplanung soll es dem Antriebsstrang ermöglicht werden, wichtige Steuerparameter so anzupassen, dass ein energieeffizienter Antrieb möglich wird. Im Zentrum des Vorhabens der Freien Universität Berlin steht das vorausschauende, karten- und Sensorgestützte optimierte Fahren. Mithilfe der Erkennung anderer Verkehrsteilnehmer mit geeigneter Sensorik sowie durch die Erfassung von Ampelzuständen sowie des dreidimensionalen Verlaufs der Straße kann ein Elektrofahrzeug optimal angetrieben werden, d.h. ein Energiefluss-Scheduling wird möglich. Arbeitsplan: Im Anschluss an die Fertigstellung eines Editors zur Kartengenerierung sollen hochgenaue Karten mit Höheninformationen erzeugt werden, die wiederum in einem weiteren Schritt um Landmarken für eine genauere Lokalisierung erweitert werden sollen. Einen weiteren Schwerpunkt stellt die Fusion der hochgenauen Karte mit den Sensordaten dar. Darauf aufbauend soll eine präzise, zunächst statische und später dynamische (bezogen auf die Umgebung) Pfadplanung stattfinden, die eine effiziente Fahrzeugregelung ermöglicht. Während der Projektlaufzeit wird die Expertise des Lehrstuhls für Intelligente Systeme und Robotik der Freien Universität Berlin auf dem Gebiet energieeffizienter Antriebsregelung gesteigert.
Gesamtziel des Vorhabens ist die Logistikoptimierung durch automatisierte Erfassung und Nutzung von Daten komplexer und sicherheitsrelevanter Produktkomponenten. Schwerpunkt von IBS ist die Entwicklung der Simulationswerkzeuge und der Anwendungsinfrastruktur für die automatisierte Datenerfassung, Prozessanalyse und Logistikoptimierung entlang der gesamten Supply-Chain. IBS wird ausgehend von Untersuchungen der Hard- und Softwareschnittstellen, Übergabeinformationen sowie Auswertefunktionalitäten geeignete Datenstrukturen und ein modulares Prozessmodell entwickeln. Für die Durchführung von Referenzsimulationen und die Prozessunterstützung werden von IBS geeignete Mensch-Maschinen-Schnittstellen sowie ein Expertensystem entwickelt. Weiterhin wird IBS Soft- und Hardwarelösungen für die durchgängige Prozessinfrastruktur entwickeln und gemeinsam mit den Kooperationspartnern implementieren. Anschließend wird IBS die Logistikprozesse anhand relevanter Anwendungsszenarien im Modell untersuchen und mit realen Daten abgleichen. IBS wird die neuen Systemlösungen international vertreiben und die Referenzprozesse auf weitere Kernbranchen transferieren (z.B. Medizin, Pharma, Verpackung, Luftfahrt).