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Verbundvorhaben: Einsatz autonom bewegter Drohnentechnologie in der Waldinventur; Teilvorhaben 2: Entwicklung Edge-Cloud-Datenmanagement-System und Steuerungsalgorithmik - Akronym: AutoDrone

Anschrift
Trans4mation IT GmbH
Glashütter Str. 55
01309 Dresden
Projektleitung
Ron Grahnert
Tel: +49 351 50194-0
E-Mail schreiben
FKZ
2220NR081B
Anfang
01.11.2020
Ende
31.10.2022
Ergebnisverwendung
Die nachfolgenden Ergebnisse des Teilvorhabens der TUD sind kurz und konkret zusammengefasst wie folgt: • Die Drohne ist in der Lage sich innerhalb des Funksensornetzes (WSN) eine Position zu berechnen. • Die Drohne kann ohne GNSS in einem WSN-Netz fliegen. • Die Drohne kann in einem WSN-Netz eine festgelegte Flugroute autonom abfliegen. • Die Drohne kann aus dem autonomen Betrieb für eine manuelle Führung genommen werden und anschließend in den autonomen Betrieb fehlerfrei überführt werden. • Die Genauigkeit der Positionierung in einem WSN-Netz ist genauer als bei GNSS-Empfang. • Das Funksensornetz der Firma Metirionic bietet eine ausreichend hohe Genauigkeit der Distanzmessungen zwischen Drohne und Ankerpunkten für den angedachten Einsatzzweck. • Ein zweidimensionaler Lokalisierungsalgorithmus liefert auch bei leicht abweichenden Höhen noch eine ausreichend genaue Positionsangabe. • Die Erstellung von NMEA-Nachrichten mit einer synthetischen Generierung weiterer enthaltener Nachrichtenparameter ist ausreichend, um durch die Drohne als GNSS-Signal erkannt und akzeptiert zu werden. • Ein Durchführen von Drohnenflügen ist mit einem vorgetäuschten GNSS-Signal ohne weitere Anpassungen an der Drohnenfirmware möglich. • Die Zeitdauer der Distanzmessungen ist gering genug, um die geforderte Aktualisierungsrate seitens des Flugcontrollers einhalten zu können. • Die berechnete Drohnenposition kann in einer ausreichenden Häufigkeit neu berechnet werden, um Kursabweichungen der Drohne schnell detektieren und korrigieren zu können. • Eine effiziente Umsetzung der seitens der TUD entwickelten Algorithmen zur Ortung und Navigation in einem recheneffizienten Entwicklungsframework auf einer ARM-Architektur wurde realisiert • Eine Umsetzung einer lauffähigen Applikation für die Bedienung des zu erschaffenden Gesamtsystems wurde realisiert
Aufgabenbeschreibung
Für die nachhaltige Waldbewirtschaftung ist eine solide Datenbasis über die aktuelle Bestockung zwingend notwendig. Beim heute üblichen Stichprobentaxationsverfahren werden auf Basis eines homogenen, in der Regel dauerhaft eingerichteten Stichprobenrasters in definierten Probekreisen die Bäume über einen terrestrischen Begang vermessen. Der bisherige Arbeitsprozess gestaltet sich aus folgenden Gründen zunehmend schwieriger: 1. Im Zuge des ökologischen Waldumbaus werden strukturreiche Mischwälder angestrebt. Damit verbunden ist eine stark entwickelte Vegetationsschicht in Bodennähe, welche die Begehbarkeit und Einsehbarkeit für terrestrische Verfahren extrem erschwert. 2. Das heute verwendete Stichprobenverfahren basiert auf einem personalintensiven, zeitaufwändigen Arbeitsprozess mit einer hohen Kostenbelastung für die Forstbetriebe. 3. Durch die automatisierte Datenerfassung und eine nachfolgende automatisierte Datenaufbereitung kann bei den nachfolgenden Verarbeitungsschritten der personelle und fachliche Schwerpunkt auf die Datenanalyse und Auswertungen gelegt werden. Vor diesem Hintergrund wurde in dem Projekt die Grundlage für ein späteres praktikables, technologisch ausgereiftes Verfahren für die automatisierte Erfassung von Einzelbaumparametern für die Generierung von planungs- und bewirtschaftungsrelevanten Bestandesparametern mit Hilfe von autonom fliegenden Drohnen entwickelt. Folgender Kernpunkt Dies beinhaltete die Entwicklung einer Steuerungstechnologie für Drohnen mit dem Ziel des autonomen Drohnenflugs auf bzw. über Maschinenwegen, Rückegassen, Waldwegen und ähnlichen Linienstrukturen innerhalb der Waldbestände unter dem Baumkronendach. Die Steuerung und der autonome Flug basiert hierbei auf fusionierten Funksensornetz (WSN)-, Inertial- und GNSS-Signalen.

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