Kollisionserkennung / Kollisionsvermeidung für Single-Pilot-Cockpit und Unmanned Cargo: Wolkenerkennnung

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Ausgehend von dieser Problemstellung wurde am IFS ein Ansatz zur Unterstützung der Entscheidungsfindung entwickelt, welcher den komplexen Bewertungsprozess unterschiedlicher (un-)bemannter Plattformen methodisch strukturiert, das Ergebnis anschaulich aufbereitet und damit eine missionsorientierte Bewertung von Luftfahrzeugen ermöglicht. Dazu werden ausgehend von der Nutzenabsicht des luftgestützten Systems beschreibende Fähigkeitsbausteine zusammen mit deskriptiven Kriterien (Metriken) genutzt, um daraus ein Potential zur Missionserfüllung der betrachteten Luftfahrzeuge zu bestimmen.

Die gelieferten Sensordaten werden fusioniert und aufbereitet, um das Lagebild für Soldat und übergeordnete Führung zu vervollständigen. Der Einsatz räumlich verteilter, multimodaler Sensoren trägt zusätzlich zur Steigerung der Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Sensornetzwerkes bei.

Das nebenstehende Bild (Quelle: Airbus D&S) zeigt die Höhenplattform Zephyr, welche dem Projekt als Referenz diente. Da auf Grund der extrem geringen strukturellen Belastbarkeit solcher Platformen der Einflug in konvektive Gebiete zu vermeiden ist, untersuchte die Professur für Luftfahrttechnik automatisierte Lösungen zur sensorischen Erkennung von Wolkenerscheinungen.

Projektbeschreibung

Die Kommunikation mit heutigen unbemannten Systemen findet vorrangig über eine digitale Funkverbindung statt, deren Stabilität nicht immer garantiert werden kann. In diesem Projekt werden neue Ansätze untersucht, die es dem Operateur am Boden ermöglichen, direkt mit dem fliegenden System zu kommunizieren und einen Auftrag gestisch zu übermitteln.