Drohnentechnologie zur sicheren und effizienten Munitionssuche (Projekte AutoDrone und AutoDrone UA)

Explosive Kriegsreste (ERW) und Landminen stellen auch in Friedenszeiten eine tödliche Gefahr dar, die noch lange nach der Beendigung der Kampfhandlungen fortbesteht. In der Ukraine ist schätzungsweise ein Drittel des Staatsgebiets mit Kampfmittelrückständen verseucht. Diese gefährlichen Altlasten stellen nicht nur eine ständige Gefahr für die Bevölkerung dar, sondern schränken auch die wirtschaftliche Nutzung der betroffenen Gebiete dauerhaft erheblich ein. Die Suche und Entschärfung dieser Minen und Munitionsreste ist ein langwieriger, kostenintensiver und vor allem gefährlicher Prozess.

Um diesem drängenden Problem zu begegnen, hat das Fraunhofer IFF gemeinsam mit Partnern aus Forschung und Industrie eine sichere und effiziente Technologie zur zielgerichteten Suche nach explosiven Kriegsmitteln und Minen entwickelt, bei der niemand gefährdet wird. Wir setzen autonome Flugdrohnen ein, um aus sicherer Entfernung und berührungslos großflächig kontaminierte Gebiete zu überwachen und Kampfmittelreste präzise zu lokalisieren. Unsere Lösung verwendet modernste Sensortechnologie und intelligente Flugsteuerungssysteme, die eine schnellere, sicherere und genauere Minensuche ermöglichen als herkömmliche Methoden.

Das Projekt AutoDrone markiert den Beginn einer zukunftsweisenden Drohnentechnologie zur automatisierten Erfassung ferromagnetischer Objekte. Als modular erweiterbares System konzipiert, bietet AutoDrone eine stabile Basis für die georeferenzierte Datenerfassung in unzugänglichen und gefährlichen Gebieten.

Das AutoDrone-Drohnensystem zur Detektion von Altmunition ist mit modernster Sensortechnologie und einer Onboard-Recheneinheit für die präzise Erkennung und Kartierung von Altmunition ausgestattet.

Während des gesamten Fluges werden georeferenzierte Magnetometerdaten zur späteren Analyse auf einer Onboard-Recheneinheit aufgezeichnet.

Diese Onboard-Recheneinheit wird neben der Sensorverarbeitung auch zur hochpräzisen, systematischen, automatisierten Befliegung von Flächen auf geringer Höhe bei unebenem Terrain verwendet. Die Drohne kann eine vorkonfigurierte Route (erstellt mit der Routenplaner-App des Fraunhofer IFF) in sensoroptimierter, konstanter Flughöhe und konstanter Geschwindigkeit fliegen. Dies gewährleistet die Erfassung hochqualitativer Daten zur weiteren Analyse.

Bei Testflügen konnten folgende Daten erreicht werden:

• Präzisionsflug bei konstant niedriger Flughöhe (50 cm) und gleichbleibender Geschwindigkeit (3–5 m/s)
• Echtzeit-Datenverarbeitung durch Nutzung einer Onboard-Recheneinheit für hochauflösende Sensordaten
• Hohe zeitliche Synchronisation der Messdaten zwischen den Sensoren (MagDrone R4.3, 360°-LiDAR und weitere Sensorik)

Geophysiker:innen und andere Fachleute erhalten durch die automatisierte und hochpräzise Erfassung eine zuverlässige Datenbasis, die ihre Analyse effizienter und sicherer macht. Das AutoDrone-System dient als vielseitiges Werkzeug, das speziell für den Einsatz in herausfordernden Umgebungen optimiert wurde. Das AutoDrone-System wird nicht nur zur georeferenzierten Detektion von ERW und Landminen eingesetzt. Es eignet sich auch für die geophysikalische Forschung zur Datenerhebung in schwer erreichbaren Geländen sowie in industriellen Anwendungen zur Inspektion und Kartierung komplexer Strukturen.

Das Nachfolgeprojekt AutoDrone UA nutzt die technologischen Entwicklungen von AutoDrone und erweitert sie um Drohnenschwarmfähigkeiten und optimierte Kommunikationssysteme. Dies ermöglicht die Detektion und Kartierung von ERW auch in großflächigen Gebieten. Jede Drohne wird mit einem spezifischen Detektionssensor ausgestattet und kann hinsichtlich Flughöhe, Flugbahnbreite und Fluggeschwindigkeit optimal auf die Sensoranforderungen abgestimmt werden.

Technische Kernmerkmale

• All-In-One Plattform: Mit der integrierten Plattform können Anwender die Missionsplanung, Überwachung, Steuerung und den Datenexport zentral steuern. Ein einziger Pilot ist in der Lage, den gesamten Prozess effizient zu verwalten, von der Routenplanung bis zur Ergebnisanalyse.
• Drohnenschwarmsteuerung: Individuelle Missionsplanung, Steuerung und Überwachung mehrerer Drohnen inkl. Hindernisvermeidungstechnologien sowie gesicherte Kommunikation zwischen Drohnen und Bodenstation bis zu 17 km über den CTRL-Hub
• Erweiterte Sensorik: Zusätzliche Integration von kundenspezifischen Sensoren
• Hochgradige Resilienz: Gewährleistung der Flugsicherheit und des Missionsverlaufs auch bei Signalverlust (Failsafe-Funktionen)
• Adaptives Flugverhalten: Dynamische Anpassung an Geländeveränderungen mittels 3D-LiDAR
• Benutzerfreundlichkeit: Live-Missionsüberwachung und intuitive Steuerung

Projektergebnisse

• Entwicklung eines Drohnenschwarms, der von einem Piloten bzw. einer Pilotin steuerbar ist
• Eine Lösung für alle automatisierten schwarmbasierten Erkennungsaufgaben: Integrierte All-in-One-Plattform, die von Vorbereitungsaufgaben bis zur Missionsplanung für verschiedene Drohnentypen, von Steuerungsaufgaben bis zu Funktionen für den Export von Ergebnissen
• Hochgradig gesicherte Flugsteuerung im Schwarm: Wir ermöglichen eine sichere Kommunikation, um mehrere Drohnen in einem Schwarm gleichzeitig zu steuern. Bei Signalverlust werden ausfallsichere Aktionen (Optionen – Rückkehr zum Ausgangspunkt, Schweben, Landung) ermöglicht.
• Fortgeschrittene Hindernisvermeidung in Drohnenschwärmen: Wir dezentralisieren Entscheidungen für einen sicheren Flugverkehr zwischen Drohnen und ihrer Umgebung.
• Qualitätsgesicherte Flugsteuerung für zuverlässige Erkennung von ERW und Landminen: Wir berücksichtigen sensorspezifische Grenzwerte für Flugparameter, um automatisierte Alarme und Entscheidungen für jede Flugbahn für optimale Analyseergebnisse zu ermöglichen.

Weitere Schritte

Das Drohnenschwarm-System, das im Rahmen des Projekts entwickelt wurde, wird aktuell umfassend erprobt und optimiert. Zusätzlich werden in Zusammenarbeit mit Industriepartnern weitere Sensoren integriert. Das Kharkiv Aviation Institute Ukraine stellt reale Trainingsdaten von Minen zur Verfügung, um Machine-Learning-Algorithmen zu entwickeln und zu erproben, die künftig auch eine KI-gestützte Analyse der gesammelten Sensordaten ermöglicht und die Fachleute bei der Detektion von Kampfmittelresten bestmöglich unterstützt.