HISÜL - Hochsichere intelligente Steuerung und Überwachung von Lieferdrohnen
short facts
| Laufzeit: | 01.12.2024 - 30.11.2027 |
| Förderträger: | Bayerisches Verbundforschungsprogramm (BayVFP) des Freistaates Bayern |
| Projektpartner: | Emqopter GmbH, Gaitd GmbH |
HISÜL entwickelt eine hochsichere, intelligente Steuerung und Überwachung für autonome Lieferdrohnen. Künstliche Intelligenz überwacht permanent den Zustand der Drohne, erkennt Fehler frühzeitig und greift bei Bedarf in die Steuerung ein. So werden Lieferdrohnen zuverlässiger, effizienter und kostengünstiger im Betrieb, und das Risiko im Einsatz sinkt. Die Lösung ist zweigeteilt: Ein Teil arbeitet direkt an Bord der Drohne und reagiert in Echtzeit, der andere auf der Bodenstation, wo die Daten aller Flüge zusammenlaufen und ausgewertet werden. Die Ergebnisse sollen in bestehende Logistikprodukte einfließen und als eigenständiges Produkt auf den Markt kommen.
Lieferdrohnen können Medikamente, Laborproben oder dringend benötigte Ersatzteile in wenigen Minuten ans Ziel bringen: leise, emissionsarm und unabhängig vom Straßenverkehr, gerade auch im ländlichen Raum. Damit sie im Alltag über Städte und Gemeinden fliegen dürfen, müssen sie jedoch so zuverlässig sein wie etablierte Verkehrsmittel. Heutige Flugsteuerungen erkennen nur wenige, fest vorgegebene Fehler wie einen GPS-Verlust oder einen niedrigen Akkustand. HISÜL setzt hier an: Emqopter, Gaitd und die THWS entwickeln gemeinsam eine Lieferdrohne, die ihren Zustand kontinuierlich überwacht, Fehler früh erkennt, deren Ursache benennt und sicher reagiert, eingebettet in eine vollautonome Lieferkette.
Vollautonome Lieferkette: der Drohnenport als Testsystem
Im Drohnenport arbeiten Lieferdrohne, Roboter und Förderband ohne menschliches Zutun zusammen. Der Roboter holt Pakete vom Förderband, belädt die gelandete Drohne auf den Zentimeter genau und entlädt ankommende Sendungen. Eine Zentraleinheit mit Server und Datenbank koordiniert den Ablauf. Der Port ist damit Schnittstelle zwischen Drohne und automatisierter Logistik und zugleich Erprobungsumgebung für alle im Projekt entwickelten Technologien.
Eine Drohne, die sich selbst überwacht
Herzstück der Lieferdrohne ist das neu entwickelte Steuerungs-Board. Es versorgt sicherheitskritische Komponenten redundant, schaltet bei Ausfällen automatisch um und überwacht den Gesundheitszustand der Akkus. Zusätzliche Sensoren erfassen Lage, Drehzahlen, Vibrationen und Steuersignale. Alle Daten fließen in eine Datenbank, die als Gedächtnis der Flotte dient: Aus jedem Flug wird gelernt.
Fehler gezielt provozieren: Realdaten statt Simulation
Echte Fehlerdaten von Drohnen sind selten, denn Ausfälle sind teuer und gefährlich. An einem Teststand werden deshalb Motorausfälle, Reglerfehler, beschädigte Propeller und äußere Störungen gezielt und gefahrlos herbeigeführt. So entsteht ein Datensatz mit mehreren, einheitlich aufgenommenen Fehlerarten, wie es ihn bisher kaum gibt. Ein zweiter Datensatz folgt im Freiflug und soll auch der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung stehen.
Sichere KI: das Beste aus zwei Welten
Zur Fehlererkennung verbindet HISÜL künstliche Intelligenz mit klassischen, regelbasierten Verfahren. Kompakte neuronale Netze lernen ausschließlich aus fehlerfreien Flügen, wie sich die Drohne normalerweise verhält, und melden Abweichungen. Ein Regelsystem aus Expertenwissen leitet daraus nachvollziehbar die Ursache ab, etwa einen beschädigten Propeller oder einen ausgefallenen Motor. So verbindet die Methode die Anpassungsfähigkeit der KI mit der Erklärbarkeit und Verlässlichkeit von Regeln.
Mobile Lieferkette und Notlandung: das Golfcart
Nicht jede Lieferung endet an einem festen Port. Ein autonom fahrendes Golfcart mit Landeplattform dient als mobile Erprobungsplattform für die End-to-End-Lieferkette der Zukunft. Hier erforschen wir präzise Landungen auf bewegten Fahrzeugen, bei denen Drohne und Fahrzeug ihre Umgebungswahrnehmung aus Kamera, LiDAR, GNSS und IMU gemeinsam nutzen (heterogenes SLAM). Zugleich entstehen Verfahren, mit denen die Drohne im Notfall selbstständig sichere Landeplätze erkennt: eine Schlüsselfähigkeit, wenn die Zustandsüberwachung einen kritischen Fehler meldet.
Das Ergebnis ist ein Gesamtsystem, das Lieferdrohnen sicherer, effizienter und gesellschaftlich akzeptabler macht und mit belastbaren Daten auch Sicherheitsbewertung und Genehmigung unterstützt.
Auf den Fotos zu sehen: Der erste vollautonome Drohnenport von Emqopter (Foto 1: realer Aufbau, Foto 2: 3D-Modell). Hier landen Lieferdrohnen, werden von einem Roboter be- und entladen und starten zur nächsten Lieferung. Der Port ist die Testumgebung, in der die Technologien des Projekts erprobt und eingebunden werden.
Prototyp am Teststand: Die Drohne ist auf einem Gelenk montiert und kann sich frei drehen, aber nicht davonfliegen. So lassen sich Fehler wie Motorausfälle oder beschädigte Propeller gefahrlos provozieren und aufzeichnen (Foto 3). Zusätzliche Sensoren an den Auslegern (Foto 4) messen Vibrationen und Drehzahlen. Mit diesen Daten werden neue KI-Methoden zur Fehlererkennung entwickelt und getestet.
Das autonom fahrende Golfcart (Foto 5) ergänzt den stationären Drohnenport als mobile Testplattform. Auf seinem Dach entsteht eine Landeplattform (Foto 6), auf der Drohnen während der Fahrt landen sollen. Hier werden Methoden zur dynamischen Lokalisierung und Landung entwickelt, ein Baustein für mobile Lieferketten.