Der sichere Betrieb unbemannter Luftfahrzeuge in verschiedensten Szenarien erfordert ein umfassendes Situationsbewusstsein. Dazu gehört die Fähigkeit, die Umgebung präzise zu erfassen und auf Basis dieser Daten autonom Entscheidungen zu treffen. Besonders bei einem Ausfall der Funkverbindung oder außerhalb des Sichtkontakts der Pilotinnen und Piloten müssen die Luftfahrzeuge Gefahren zuverlässig erkennen und vermeiden können. Hierfür werden Umgebungsmerkmale mit Kameras, Laserscannern und weiteren Sensoren erfasst und deren Informationen durch intelligente Algorithmen nahtlos in die Flugsteuerung integriert.
Eine zentrale Rolle spielt dabei die Fusion von Sensordaten, etwa aus Satellitennavigation, Kamera-, Laser- und Inertialsensoren. Diese Daten werden zu einem zuverlässigen Gesamtsystem kombiniert, das sowohl der Gefahrenerkennung als auch zur Bestimmung der Eigenbewegung des Luftfahrzeugs dient. Umgebungssensoren ermöglichen zusätzliche Anwendungen wie die Umgebungskartografie oder die automatische Vermeidung von Kollisionen.
Die zugrunde liegenden Verfahren entstammen der Robotik und Automatisierungstechnik und wurden speziell an die Anforderungen unbemannter Luftfahrzeuge angepasst. Für die Entwicklung und Evaluation dieser Technologien wurde ein Bild- und Sensordatenverarbeitungssystem sowohl in die Simulationsumgebung als auch in die Flugsteuerung integriert.
Ein zentraler Bestandteil unserer Arbeit ist die Erprobung der entwickelten Technologien mit UAS-Prototypen (UAS - Unmanned Aircraft Systems) in realistischen Flugtests. Diese Tests ermöglichen es, die Leistungsfähigkeit der Algorithmen und Systeme unter praxisnahen Bedingungen zu bewerten und weiter zu optimieren. Um maximale Flexibilität bei der Integration und dem Wechsel der Sensorik zu gewährleisten, sind die Prototypen mit speziellen Payload-Schienen ausgestattet. Diese modularen Aufnahmesysteme erlauben es, unterschiedliche Sensoren wie Kameras, Laserscanner oder weitere Messgeräte unkompliziert zu installieren und auszutauschen. Dadurch können verschiedene Konfigurationen schnell getestet werden, was die Effizienz und Vielseitigkeit der Entwicklungsarbeit erheblich steigert.
Unsere Forschungsarbeit fokussiert sich auf zentrale Themen der Sensor- und Umweltwahrnehmung. Ein Schwerpunkt ist die Verbesserung der Flugzustandsschätzung durch die Reduktion des Inertialdrifts sowie die Stabilisierung des Fluges, selbst bei Ausfall der Satellitennavigation, mittels Mono- und Stereobilddaten. Zudem werden am Institut Algorithmen zur autonomen Suche und Verfolgung bewegter Bodenobjekte entwickelt. Ein weiterer Bereich ist die intelligente Luftbildaufnahme, bei der Kameras für automatische Bildaufnahmen gesteuert und diese zu präzisen Karten zusammengesetzt werden. Ergänzend dazu steht die Echtzeit-Gefahrenkartierung im Fokus, die mithilfe von stereo- und laserbasierten Entfernungsmessungen Hindernisse erkennt und Kollisionen verhindert. Diese Forschungsfelder schaffen die Grundlage für sichere und vielseitig einsetzbare UAS (Unmanned Aircraft Systems).
Besonders im Bereich der automatischen Kollisionsvermeidung, auch bekannt als "Sense/See-and-avoid", werden die Forschungsergebnisse genutzt, um die Erkennung anderer Luftfahrzeuge zu verbessern. Dies erhöht die Flugsicherheit, was sowohl für den zivilen als auch den militärischen Einsatz von großer Bedeutung ist. Darüber hinaus werden optische Navigationsverfahren evaluiert, die präzise Landungen ermöglichen – sogar auf dem Mond und anderen Himmelskörpern. Diese Ansätze bieten die Möglichkeit, in komplexen Umgebungen, wie beispielsweise in unwegsamem Gelände oder bei Such- und Rettungsmissionen, zu landen. Die Synergien zwischen diesen Technologien machen UAS zu vielseitigen Werkzeugen für unterschiedlichste Szenarien.
Landung auf dem Schiffsdeck
Bildbasierte (RGB und IR) Erkennung und Lageabschätzung einer sich bewegenden Landeplattform, simuliert mittels eines Schiffsdeck-Simulators.
