Autonome, sich selbst aufladende Drohnen können die Transportsicherheit in Europa erhöhen
Derzeit werden Eisenbahn- und Brückeninspektionen in Europa von Menschen durchgeführt, die ihre Arbeit zu Fuß oder per Hubschrauber erledigen. Dies bringt Einschränkungen in Bezug auf Sicherheit, Kosten und Genauigkeit mit sich. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen haben sich Fachkräfte aus Industrie und Forschung in den Bereichen Infrastrukturinspektion, Energieernte, künstliche Intelligenz, Kommunikation und Drohnentechnologie im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Drones4Safety zusammengeschlossen. Ihr Ziel war die Entwicklung eines kooperativen, autonomen und kontinuierlich arbeitenden Drohnensystems, das von Transportunternehmen eingesetzt werden kann. „Die Drones4Safety-Technologie verspricht die Revolutionierung des Inspektionsprozessses, indem sie ihn effizienter und weniger abhängig von menschlichen Ressourcen macht", erklärt Emad Samuel Malki Ebeid, Drones4Safety-Projektkoordinator von der Syddansk Universitet.
Merkmale des Drohnensystems
Das auf künstliche Intelligenz gestützte Drones4Safety-System verfügt über Fähigkeiten wie autonomes Fliegen und Selbstaufladung, die Fähigkeit, in Schwärmen zu operieren, und die Erkennung von Fehlern. Die wichtigsten Herausforderungen des Projekts wurden mit fortschrittlichen mmWave-Technologien für verbesserte Sensorfähigkeiten, Multiprozessorsystemen auf Chips für verarbeitungsintensive Aufgaben und dem Entwurf eines robusten Faradayschen Käfigs zum Schutz von Drohnen vor elektromagnetischen Störungen bewältigt.
Lösung zur Energieernte
Die Drohnen können nicht nur autonom fliegen, sondern sich auch mithilfe von Eisenbahn- und Stromkabeln selbst aufladen. Wenn der Batteriestand einer Drohne niedrig ist, navigiert sie selbstständig zur nächsten Oberleitung. Diese Navigation wird von cloudbasierter Software mit künstlicher Intelligenz und den Signalen globaler Navigationssatellitensysteme und des European Geostationary Navigation Overlay System (EGNOS) gesteuert. „Diese Drohnen sind mit bordeigenen Navigationssystemen ausgestattet, die mithilfe von Sensoren die Stromleitungen erkennen und lokalisieren, sodass sie sich zum Aufladen in Richtung der aktiven Leitung bewegen können“, erklärt Ebeid. Die Forschenden mussten ein Verfahren entwickeln, mit dem die Fahrzeuge an eine solche Stromquelle angeschlossen werden können. Die Projektpartner Fraunhofer und NEAT entwickelten zwei Mechanismen zum Aufladen über Wechsel- und Gleichstromleitungen. Die AC-Erntemaschine arbeitet nach dem Induktionsprinzip und nutzt das schwingende Magnetfeld der Stromleitungen. Die sich gut in das Eisenbahnsystem einfügende DC-Erntemaschine wandelt die Gleichspannungsebene des Netzes mithilfe von schnellen Schalt- und Wärmeableitungsverfahren in die Drohnenspannungsebene um.
Schwarm-System
Die Algorithmen für den Schwarmbetrieb sind neu in der Drohnenbranche. Ziel war es, Aufgaben an mehrere Drohnen zu delegieren und die Effizienz der Inspektion durch einen gemeinsamen Informationsaustausch und eine Synchronisierung zu verbessern. Drones4Safety hat erfolgreich Schwarmalgorithmen entwickelt, die sich auf die Bahnplanung und den Formationsflug konzentrieren und auch die Vermeidung von Hindernissen und Kollisionen sowie den Schutz vor Cybersecurity-Bedrohungen umfassen.
Erkennung von Fehlern mit künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz spielt bei dem Projekt eine große Rolle: Die von den Drohnen aufgenommenen Bilder werden an einen Cloud-Server übertragen, auf dem geschulte Algorithmen während der Inspektion jegliche Infrastrukturdefekte erkennen. Der Anbieter von Software mit künstlicher Intelligenz Alteia überwachte die Entwicklung der Algorithmen mit künstlicher Intelligenz und trainierte sie mit Bildern von Fehlern, die bei Eisenbahnen und Brücken in einer realen Umgebung auftreten. Das Drones4Safety-System wurde in Zusammenarbeit mit dem Projektpartner Eucentre an der Asti-Brücke in Italien und mit Unterstützung von ARIC im Siemens-Eisenbahntestzentrum in Deutschland getestet. Im Rahmen des Projekts wird ein Start-up-Unternehmen gegründet, das die Lösung als Dienstleistung auf dem Markt anbietet.
Schlüsselbegriffe
Drones4Safety, Drohnen, Verkehr, Eisenbahnen, Brücken, Energieernte, künstliche Intelligenz, KI
