Stammdaten

Multisensor- und KI-basierte Selbstoptimierung von Multicoptern zur autonomen Navigation für Objektinspektion
Beschreibung:

Teil-/autonome UAS-Anwendungen für Infrastrukturinspektionen (Stromnetze, Autobahn- und Bahninfrastruktur, etc.) werden deutlich zahlreicher, wobei, für einen volldigitalen autonomen Workflow mit Bezug auf einzelne Infrastrukturkomponenten bzw. –objekte, neben einer robusten GNSS gestützten Navigation auch eine objektbezogene „Feinnavigation“ für das UAS erforderlich ist. MUKISANO zielt auf die Entwicklung eines KI-basierten Navigationsmoduls ab, welches im Sinne einer adaptiven Flugsteuerung sowohl die GNSS basierte Grobnavigation als auch den autonomen Wechsel auf eine objektbezogene Echtzeit-Feinnavigation erlaubt und BVLOS einsetzbar ist. Somit werden UAS basiert die erforderlichen, wiederholbaren und lt. Vorgaben durchführbaren Aufnahmen einzelner Objekte (Freileitungen, Isolatoren, Mast, Fundamente, etc.) ermöglicht. Durch das AIRlabs Austria Innovationslabor sowie die Drohnenflughalle in Klagenfurt, wird es möglich sein, technische Tests und Datenaufnahmen im notwendigen Umfang durchführen zu können, um die wesentlichen, neuen wissenschaftlichen Ansätze und innovativen Entwicklungen in MUKISANO zu verfolgen.

Schlagworte: Objekr relative navigation, KI, Zustandsschätzung
Kurztitel: MUKISANO
Zeitraum: 01.01.2021 - 30.06.2023
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MitarbeiterInnen

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §27
Forschungstyp
  • Angewandte Forschung
Sachgebiete
  • 202034 - Regelungstechnik
  • 102003 - Bildverarbeitung
  • 202035 - Robotik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Genderrelevanz Genderrelevanz nicht ausgewählt
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt