Verbesserung der autonomen Navigation unbemannter Luftfahrzeuge für Such- und Rettungsmissionen

Kurzfassung

Die vorliegende Masterarbeit befasst mit der Verbesserung der autonomen Navigation unbemannter Luftfahrzeuge für Such- und Rettungsmissionen durch die Anwendung eines Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Algorithmus. Die Evaluierung des aufgebauten Gesamtsystems wird dabei in einer Simulation sowie in einem Feldversuch durchgeführt. Das Ziel ist die präzise Schätzung der Drohnenpose, bestehend aus Position und Orientierung, sowie die Kartierung einer unbekannten Einsatzumgebung. Der Einsatz hoch automatisierter Drohnen in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie beispielsweise in Such- und Rettungsmissionen erfordert zuverlässige Algorithmen, durch die der Einsatz effektiver durchgeführt werden kann. Insbesondere in Innenräumen oder urbanen Gebieten, in denen das GPS-Signal eingeschränkt sein kann, müssen innovative Technologien entwickelt werden, damit der Bevölkerungsschutz effizienter gestaltet werden kann. Die sechs durchgeführten Flugversuche im nationalen Erprobungszentrum für unbemannte Luftfahrtsysteme in Cochstedt haben gezeigt, dass das entwickelte Gesamtsystem für eine Lokalisierung der Drohne in unbekannten Einsatzumgebungen verwendet werden kann. Eine Karte der Umgebung kann im Nachgang durch die Sensordaten aufgebaut werden, in der die Umgebung und die Flugroute dargestellt wird. Zudem ist aufgrund der hohen Flexibilität und der Erweiterbarkeit des Gesamtsystems die zukünftigen Möglichkeiten der Forschung und Entwicklung vielfältig, die ebenfalls am Ende diskutiert werden.