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

Im Projekt "KoKo II" forscht die Professur an kamerabasierter Wolkenerkennung und -vermessung zur Integration von unbemannten Luftfahrzeugen in den zivilen Luftraum.
Ziele dieser Untersuchungen sind:

  •  den Einflug des Luftfahrzeugs in Wolken zu verhindern und
  •  dessen Abstand zu Wolken zu gewährleisten

Projektbeschreibung

Im Rahmen des KoKo II Projekts untersucht die UniBw M zusammen mit dem Projektpartner Hensoldt Methoden zum Sense & Avoid von Wolken.
Die weltweit steigende Anzahl unbemannter Luftfahrzeuge erfordert Konzepte zur Eingliederung selbiger in den europäischen Luftraum.

Ein Ansatz dabei ist, dass unbemannte Luftfahrzeuge nach Sichtflugregeln (VFR) fliegen, um für andere Luftverkehrsteilnehmer sichtbar zu sein und so Kollisionen und gefährliche Annäherungen zu vermeiden. Dabei gilt es, frei von Wolken sein und je nach Luftraum gewisse Mindestabstände zu Wolken sicherzustellen.

Hierfür werden zunächst in Sensoraufnahmen die Wolkenumrisse mit Methoden der Bildverarbeitung vom Hintergrund getrennt.

KoKo II

Eine weiterer Prozessschritt stellt die Bestimmung der Entfernungsinformation zu Wolkenobjekten dar.
Die ermittelte Wolkenposition dient schließlich zum Generieren von Flugausweichtrajektorien.

 

 Laufzeit: 2018 bis 2022
Auftraggeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Projektpartner: Hensoldt
 

 

Simulation und Segmentierung

Im Video ist links eine Aufnahme der Simulation im Flug zu sehen.
Auf der rechten Seite ist das Ergebnis der Wolkensegmentierung gezeigt.
Das Simulationsbild wird anhand der bekannten Fluglagewinkel algorithmisch in drei Teile gegliedert.
Je nach zu erwartendem Hintergrund (Himmel, Boden oder Horizont) kommen unterschiedliche Wolkensegmentierungsalgorithmen zum Einsatz.
Das Ergebnis im jeweiligen Bereich ist grün, rot oder blau gekennzeichnet.
(Simulationssoftware: PRESAGIS)