Das Institut für Flugsystemtechnik entwickelt und erforscht Technologien für den sicheren autonomen Betrieb von Luftfahrzeugen. Sichere Autonomie erfordert weitreichende Systemfähigkeiten, um auch unter schwierigen Umwelt- und Wetterbedingungen sowie in unvorhergesehenen Situationen vollautomatisch und ohne die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens fliegen zu können. Eine Herausforderung dabei sind der Einsatz und die bordseitige Integration neuer Technologien, insbesondere der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Vor diesem Hintergrund sind die Entwicklung und Erprobung tragfähiger Konzepte zur Absicherung komplexer Systeme sowie die Verifikation, Zertifizierung und Standardisierung neuer Technologien integraler Bestandteil der Forschung an sicherer Autonomie.
Autonomes Fliegen ermöglicht es Luftfahrzeugen, unabhängig und effizient Missionen zu erfüllen, ohne die Notwendigkeit einer menschlichen Intervention und insbesondere ohne die unmittelbare Steuerung durch einer Pilotin oder einen Piloten. Mithilfe fortschrittlicher Planungsalgorithmen, die auf Echtzeitdaten basieren, können Drohnen auf ihre Umgebung reagieren, Hindernisse vermeiden und sicher durch komplexe Szenarien navigieren. Diese Algorithmen berücksichtigen die Leistungsgrenzen des Luftfahrzeugs und die Regeln des sicheren Flugbetriebs und garantieren deren Einhaltung.
Um auch unter schwierigen Bedingungen, wie zum Beispiel bei starkem Wind, bei Regen oder bei Nacht, die Sicherheit im autonomen Betrieb zu gewährleisten, müssen Systeme und Algorithmen hinreichend performant und robust sein. Die Härtung der Systeme für den ständigen und allwettertauglichen Betrieb, ist daher ein wichtiges Forschungsziel. Hierbei werden verschiedene Lösungsebenen betrachtet, wie zum Beispiel die ständige Überwachung der bordeigenen Systeme sowie der Umwelt während des Betriebs, die bordseitige Voraus- und Umplanung alternativer Missionsverläufe oder die Validierung von Grenzfällen und schwierigen Situationen in Simulationen.
Runtime Assurance (Zustandsüberwachung) ermöglicht die Absicherung komplexer Systeme und künstlicher Intelligenz, wenn die verwendeten Algorithmen den etablierten Methoden der Nachweisführung nicht zugänglich sind. Eine Runtime Assurance Architektur dient als Sicherheitsmechanismus: Sie überwacht kontinuierlich den Betrieb des Luftfahrzeugs und prüft diesen auf die Einhaltung von Betriebsgrenzen sowie auf Regel- und Gesetzeskonformität. Im Falle von Abweichungen greifen Notfallprozeduren ein, die entweder einen sicheren Weiterbetrieb ermöglichen oder, falls dies nicht umsetzbar ist, eine sichere Beendigung des Fluges gewährleisten. Diese Notfallprozeduren müssen ebenfalls sorgfältig auf geltende Regeln und Gesetze abgestimmt werden, um die Sicherheit und Rechtskonformität jederzeit zu garantieren.
Ein weiterer Baustein der sicheren Autonomie ist die Integration von externen Services. Diese ermöglichen eine nahtlose Kommunikation mit anderen Luftverkehrsteilnehmern und weiteren beteiligten Personen oder Systemen. Durch die Einbindung von Echtzeitdaten wie Wetterinformationen, Flugverbotszonen oder Verkehrsinformationen können Entscheidungen stets auf der Basis aktueller Daten getroffen werden. Diese Vernetzung stellt sicher, dass Hindernisse zuverlässig umgangen und Flugrouten kontinuierlich optimiert werden, um ein sicheres und effizientes Erreichen des Ziels zu gewährleisten. Externe Services tragen so wesentlich dazu bei, die Flexibilität und Verlässlichkeit autonomer Luftfahrzeuge im Betrieb zu maximieren.
Die Kombination aus intelligenter Algorithmik, Sicherheitsmechanismen und Echtzeit-Vernetzung gewährleistet, dass autonome Luftfahrzeuge zuverlässig und verantwortungsvoll eingesetzt werden können.
Sichere Landung auf einer bewegten Plattform
Eine sichere Landung auf einer bewegten Plattform erfordert die Berücksichtigung von Störung wie Wind. Die verwendeten Regelungsalgorithmen und eine vorausschauende Trajektorienplanung ermöglichen schon bei der Berechnung jene möglichen Störungen zu berücksichtigen.
Um Schaden von Personen bei der Landung auf einem Vertiport zu vermeiden wird die Nutzung von Personendetektoren untersucht. Bedingungen, unter denen die Personenerkennungen trainiert wurde - wie beispielsweise der Kamerawinkel - werden während des Fluges überwacht, um das Vertrauen in die Erkennung zu erhöhen. Ebenso werden Betriebsgrenzen des Fluges, etwa das Geofencing, kontinuierlich überwacht, um im Notfall Gegenmaßnahmen einleiten zu können.
Auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen wird das unbemannte Luftfahrzeugen während des Fluges überwacht: von low-level Sensorik bis zu high-level Missions-/Operationseigenschaften.
