Herausforderung

Unbemannte Luftfahrzeuge (Unmanned Aerial Vehicles, UAV) sind die Zukunft der Luftfahrt. Sie bringen Vorteile wie Kostenersparnis, Risikominimierung, sowie Flexibilität und Erschließen vollkommen neuer Anwendungen in der Luftfahrt. Ihr Einsatz reicht von kommerziellen Filmaufnahmen, über Landwirtschaft und Gebäudemanagement, bis hin zu wissenschaftlichen, hoheitlichen oder militärischen Anwendungen wie Überwachung und Aufklärung.

Dabei sind heutige Systeme bereits hochautomatisiert und können selbstständig Flugzustände einnehmen und halten, Routen wegpunktbasiert abfliegen und sogar ohne Zutun des Menschen starten und landen. Häufig werden schon Aufgaben, wie das automatische abfliegen einer vorgegebene Flugbahn als "autonom" bezeichnet, was irreführend ist. Dennoch ist, gerade in militärischen Anwendungen, viel Personal zur Führung und Sensordatenverarbeitung für ein einzelnes UAV notwendig. Durch diese geringe Führungsspanne entstehen Nachteile, wie zusätzliche Kosten, unflexible Prozesse und lange Planungszeiten.

Ziel ist daher, die "Autonomie" zukünftiger UAV dahingehend zu vergrößern, dass weniger Aufwand zur Führung und Überwachung des Flugsystems notwendig ist. Eine Führungsspanne größer eins ermöglicht zukunftweisende Konzepte wie Manned-unmanned Teaming, bei dem mehrere UAV direkt aus dem Cockpit eines bemannten Luftfahrzeugs geführt werden.

Lösungsansatz

Zur angestrebten Erhöhung der Führungsspanne für unbemannte Luftfahrzeuge muss es möglich sein, den UAV höhenwertige Aufgaben zu übertragen, die diese dann selbstständig, dass heißt mit nur minimaler Überwachung und Intervention des Menschen ausführen können. Eine darüber hinaus gehende, wesentliche Fähigkeit solcher Systeme ist aber das selbstständige Reagieren auf unvorhergesehene Umweltveränderungen oder auch Systemausfälle.

Die wesentlichen Fähigkeiten solcher hochautomatisierten, unbemannten Flugsysteme sind also demnach das Verstehen gegebener Anweisungen und deren Umsetzung in Handlungen sowie das selbständige Orientieren in der Umwelt sowie das adäquate Reagieren auf  unerwartete Situationen. 

 Zur Erreichung dieser Ziele können an Bord entsprechende digitale Agenten eingesetzt werde, welche das entsprechende Wissen, sowie kognitive Fähigkeiten (z.B. Planen, Entscheiden) zur Verhaltensgenerierung enthalten. Ferner sind Wahrnehmungsfähigkeiten zur Umwelterfassung notwendig.

Forschungsfragestellungen

Die Professur für Flugmechanik und Flugführung entwickelt entsprechende kognitive Agenten zur Verhaltensgenerierung und erprobt diese in der Simulation (Hubschrauber, Jet, Bodenkontrollstation) und an Bord unserer unbemannten Forschungsflugzeuge.

Zentrale Fragestellungen sind dabei:

  • Welche Fähigkeiten und welches Wissen müssen seitens des UAVs vorhanden sein?
  • Wie muss die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine gestaltet werden?
  • Wie können variable Automationsgrade in der UAV-Führung integriert werden?
  • Wie lassen sich mithilfe solcher Agenten kombinierte Missionen von Teams und Schwärmen von UAV und bemannten Luftfahrzeugen durchführen?
  • Mit welchen Methoden lassen sich höhere Automationsgrade bzw. höhere Autonomie realisieren?

 

Unsere Schwesterprofessur für Luftfahrttechnik am Institut für Flugsysteme untersucht den Themenkomplex der automatischen Umwelterfassung.