Cognitive Automated Sensor Integrated Unmanned Mission System

In den CASIMUS Projekten untersucht die Professur für Luftfahrttechnik zusammen mit der Professur für Flugmechanik und Flugführung innovative Missionsführungsansätze bei sogenannten MUM-T Hubschrauber-Missionen. Dabei werden mehrere unbemannte Luftfahrzeuge durch die Besatzung eines bemannten Hubschraubers für Aufklärungszwecke von Flugrouten und Missionsgebieten  eingesetzt. Das heißt im Hubschrauber-Cockpit muss der Einsatz der UAVs geplant, die Aufklärungssensorik eingesetzt und deren Ergebnisse im taktischen Kontext interpretiert werden.
Vorteil eines solche MUM-T Ansatzes ist der unmittelbare, kurzfristige Zugriff auf die Aufklärungsplattformen. Um allerdings eine solchen Multi-UAV-Einsatz zu ermöglichen, sind neue Methoden der Mensch-Maschine-Interaktion, der Missionsplanung sowie der Cockpitassistenz zu konzipieren und zu untersuchen.

CASIMUS I

Forschungsgegenstand der Professur in CASIMUS I sind Automatisierungsansätze zur Sensordatenauswertung als Unterstüzung für den Kommandanten des bemannten Hubschraubers. Von besonderem Interesse sind das Konzept variabler "Levels of Automation". Ebenso wird der kooperative Einsatz von mehreren, sensortragenden UAVs sowie Datenfusionsmechanismen zur Alternativenbewertung bei der Landezonenauswahl konzipiert und analysiert.

Um Belastungsspitzen bei der Sensorführung und -auswertung zu mindern, werden unter Berücksichtigung der Zuverlässigkeit automatisierter Bildverarbeitungsalgorithmen unterschiedliche Anzeige- und Bedienmodalitäten angeboten. Das Bild zeigt den Kommandanten des Hubschraubers bei der Auswertung der Aufklärungsergebnisse.

Die Landezonenaufklärung dient in CASIMUS I als Anwendungsfall für den hochautomatiserten Einsatz mehrerer, heterogen ausgerüsteter UAVs zur gemeinsamem Durchführung einer Aufklärungsaufgabe. Die Abbildung zeigt die Resultate der Topologieauswertung und Hindernisdetektion einer mit LIDAR ausgestatteten Plattform.

CASIMUS II

In CASIMUS II werden die Untersuchungen von CASIMUS I fortgesetzt. Von besonderem Interesse für unsere Professur ist dabei die Optimierung der Flugtrajektorien der unbemannten Plattformen (UAVs), um unter Abwägung unterschiedlicher Randbedingungen ein optimiertes Aufklärungsergebnis zu erzielen. Hierfür werden verschiedene Optimierungsmethoden aus dem Bereich der Optimalsteuerung zur UAV-Flugbahnoptimierung untersucht.

Unser Ziel in CASIMUS II ist es, eine automatisierte und sensorbestimmte Trajektorienoptimierung für das UAV, einschließlich einer koordinierten Sensorführung, zu erreichen. Dadurch soll die Detektionsleistung der luftgestützten Aufklärung gesteigert und gleichzeitig der UAV-Operateur von der navigatorischen Detailplanung entlastet werden.

 

Grundlage der sensorbestimmten Trajektorienoptimierung sind unterschiedliche Sensorleistungsmodelle, die an der Professur für Luftfahrttechnik entwickelt wurden. Mit Hilfe dieser Leistungsmodelle kann die Wirkung atmosphärischer (z.B. Sonnenstand, Bewölkungsgrad, Niederschlag), topographischer (z.B. Bebauung, Wasser, Straßen) und photogrammetrischer (z.B. Elevationswinkel) Einflussfaktoren auf die Detektionsleistung quantitativ bewertet werden.

Die Einflussfaktoren sind exemplarisch in der nebenstehenden Abbildung zu dargestellt. Durch das Sensorleistungsmodell können Sensor- bzw. UAV-Positionen ermittelt werden, die eine Steigerung der Detektionsleistung erwarten lassen. Abschließend wird mit den Methoden der Optimalsteuerung eine optimierte UAV-Flugtrajektorien durch diese UAV-Positionen generiert.

Im Video ist die automatisierte Generierung einer sensorbestimmten UAV-Flugtrajektorie zur luftgestützten Aufklärung zu sehen. Der Sensorfootprint am Boden folgt einem festgelegten Pfadverlauf. Aus der Position des Sensorfootprints und der Szenerie im Footprint ergeben sich topographische, atmosphärische und photogrammetrische Zustände, aus denen die lokale Detektionsleistung (farblich dargestellt als dynamisch veränderliche Heatmap) mit Hilfe des Sensorleistungsmodells ermittelt wird. Mit Methoden der Optimalsteuerung wird eine optimale UAV-Flugtrajektorie generiert, wodurch die erzielbare Detektionsleistung maximiert wird unter Einhaltung …

Beiträge zu Forschungsthemen

Dieses Projekt leistet Beiträge zu folgenden Forschungsthemen des Instituts:

Sensoreinsatzautomatisierung
Sensoreinsatzautomatisierung

Automatisierung des insatzes von Aufklärungssensoren

Projektdaten

Laufzeit 2012 - 2022
Projektpartner keine