DorfBuddy erkennt Vandalismusschäden autonom, dokumentiert sie mit GPS & KI und entlastet die Gemeindeverwaltung – rund um die Uhr.
DorfBuddy autonomously detects vandalism, documents it with GPS & AI, and relieves the municipal administration – around the clock.
Graffiti, Sachbeschädigungen und Müllablagerungen belasten Gemeinden täglich – oft unbemerkt für Tage.
Graffiti, property damage and illegal dumping burden municipalities daily – often unnoticed for days.
Kontrollgänge sind zeitintensiv, lückenhaft und nicht skalierbar – Personal und Budget sind begrenzt.
Manual patrols are time-consuming, incomplete, and not scalable – personnel and budget are limited.
Systematische Prävention und Früherkennung fehlen – Schäden werden erst nach Beschwerden behoben.
Systematic prevention and early detection are missing – damage is only addressed after complaints.
Ein vollautomatisches System – von der Erkennung bis zur strukturierten Dokumentation.
A fully automated system – from detection to structured documentation.
Selbstständiges Abfahren vordefinierter Routen im öffentlichen Straßen- und Gehwegnetz – ohne menschliches Eingreifen.
Independent traversal of predefined routes on public roads and sidewalks – without human intervention.
Neuronales Netz klassifiziert Graffiti, Vandalismusschäden und Müllablagerungen in Echtzeit.
Neural network classifies graffiti, vandalism damage, and illegal waste in real time.
Jeder Vorfall wird automatisch mit exakten GPS-Koordinaten und Zeitstempel gespeichert.
Every incident is automatically saved with exact GPS coordinates and timestamp.
Übersichtliche Web-Oberfläche für die Gemeindeverwaltung – transparentes Monitoring und gezielte Maßnahmen.
Clear web interface for the municipality – transparent monitoring and targeted actions.
LiDAR-Sensorik und Sensorfusion ermöglichen autonomes Ausweichen von Hindernissen und Fußgängern.
LiDAR sensors and sensor fusion enable autonomous avoidance of obstacles and pedestrians.
Übertragbar auf Gemeinden unterschiedlicher Größe – modular erweiterbar und kosteneffizient.
Transferable to municipalities of different sizes – modularly expandable and cost-efficient.
Von der Bildaufnahme zur strukturierten Information für die Gemeindeverwaltung.
From image capture to structured information for the municipality.
Kamera + LiDAR erfassen kontinuierlich die Umgebung
Camera + LiDAR continuously scan the surroundings
Normalisierung, Helligkeitsanpassung, Rauschfilterung
Normalization, brightness adjustment, noise filtering
Neuronales Netz klassifiziert Objekte & Anomalien
Neural network classifies objects & anomalies
GPS + Zeitstempel + Bild in zentraler Datenbank
GPS + timestamp + image in central database
REST-API speist das Dashboard für die Verwaltung
REST-API feeds the administrative dashboard
Technologie-Stack
Technology Stack
Im Rahmen der Diplomarbeit des Schuljahres 2025/26 an der HTL Spengergasse entstand das zukunftsweisende Projekt DorfBuddy. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines autonom fahrenden Roboters, der mithilfe modernster Technologien in der Lage ist, Vandalismusschäden im öffentlichen Raum selbstständig zu erkennen und zuverlässig zu dokumentieren.
Der DorfBuddy nutzt dafür fortschrittliche künstliche Intelligenz, kombiniert mit ausgeklügelter Sensorik und moderner Softwarearchitektur. So kann der Roboter seine Umgebung kontinuierlich analysieren, Auffälligkeiten erfassen und relevante Daten automatisiert speichern – inklusive Standortinformation und Zeitstempel.
Besonderes Augenmerk liegt auf der konkreten Anwendung in der Gemeinde Moosbrunn. Das Projekt vereint Kompetenzen aus den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz und Softwareentwicklung und zeigt eindrucksvoll, wie digitale Technologien sinnvoll im kommunalen Bereich eingesetzt werden können.
As part of the 2025/26 diploma thesis at HTL Spengergasse, the forward-looking project DorfBuddy was developed. The aim is to create an autonomously operating robot capable of independently detecting and reliably documenting vandalism damage in public spaces using cutting-edge technology.
DorfBuddy relies on advanced artificial intelligence, combined with sophisticated sensors and modern software architecture. This enables the robot to continuously analyze its surroundings, detect irregularities, and automatically store relevant data – including location information and timestamps.
Diplomarbeitsprojekt der HTL Spengergasse · Abteilung Informatik · 4CAIF
Diploma project of HTL Spengergasse · Department of Information Technology · 4CAIF
Der DorfBuddy basiert auf einem stabilen Aluminiumrahmen mit modularem Aufbau für einfache Wartung. Das Fahrzeug nutzt einen 4-Rad-Antrieb mit Skid-Steering (Differentialantrieb) für enge Kurvenradien – angetrieben von vier Hoverboard-Motoren an einer 36V-Batterie.
Für die Umgebungserfassung kommt ein RPLidar A1 zum Einsatz, kombiniert mit Kameras und einem GPS-Modul. Das gesamte System läuft auf Ubuntu 22.04 mit ROS2 als Robotik-Framework – ein Industrie-Standard in der autonomen Robotik.
DorfBuddy is built on a stable aluminium frame with a modular design for easy maintenance. The vehicle uses 4-wheel drive with skid steering (differential drive) for tight turning radii – powered by four hoverboard motors on a 36V battery.
An RPLidar A1 is used for environmental sensing, combined with cameras and a GPS module. The entire system runs on Ubuntu 22.04 with ROS2 as the robotics framework – an industry standard in autonomous robotics.
DorfBuddy wird privat finanziert und aus eigener Initiative entwickelt. Jede Spende fließt direkt in Hardware, Komponenten und die Weiterentwicklung des Roboters – damit mehr Gemeinden profitieren können.
DorfBuddy is privately funded and developed on our own initiative. Every donation goes directly into hardware, components, and further development of the robot – so more municipalities can benefit.
Jeder Betrag hilft – danke für deine Unterstützung! 🙏 Every amount helps – thank you for your support! 🙏
Ob Partnerschaft, Fragen zum Projekt oder technisches Feedback – wir freuen uns auf Ihre Nachricht.
Whether partnership, project questions or technical feedback – we look forward to hearing from you.