Drohnenhub Klagenfurt - Europas größte Drohnenflughalle

University of Klagenfurt

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Other research infrastructure

Short Description

Mit einer Grundfläche von bis zu 150 Quadratmetern und einer Höhe von zehn Metern steht den Drohnenforscherinnen und -forschern eine hoch moderne Forschungsinfrastruktur an der Universität Klagenfurt zur Verfügung. Die neue Drohnenflughalle verfügt dabei über eine optimale Laborausstattung (Videokameras, Projektoren, High-End-Computer, Video-Recording). Die bis zu 1.300 m³ große Drohnenflughalle bietet Forschungsteams optimale Bedingungen zur Erprobung neuer Technologien.

Contact Person

Univ.-Prof. Dr. Stephan Weiss

Research Services

Die Drohnenhalle erlaubt es, neue Technologien im Bereich der autonomen Luftfahrt zu erproben, zu verifizieren und zu evaluieren. Die Größe der Halle lässt es zu, Schwarm-Ansätze oder auch einzelne größere Plattformen zu testen. Mit dem Tracking-System können Bewegungen von beliebigen rigiden Objekten präzise in allen sechs Freiheitsgraden (Position und Lage) über 350-mal in der Sekunde verfolgt und analysiert werden. Die Beleuchtung lässt auch fein abgestimmte Tests bezüglich neuen Bild basierten Ansätzen zu – eine Schlüsseltechnologie für zukünftige robuste autonome Navigation. Auch Software zur Steuerung erlaubt eine hoch genaue Analyse der Tests.

Methods & Expertise for Research Infrastructure

Die Drohnenforschung steht vor großen logistischen und technologischen Herausforderungen, ist der Luftverkehr hierzulande doch besonders engmaschig gestaltet und Testflüge sind vielerorts nur schwer möglich. Zentral ist bei dieser Forschung: Man muss Drohnen und deren Lage möglichst genau erfassen und lokalisieren können. In der Klagenfurter Drohnenhalle erfolgt dies über 37 hochpräzise Kameras, die mit Hilfe von Infrarot-LEDs jede Bewegung im gesamten Volumen der Halle verfolgen.

Seit über zehn Jahren wird in Klagenfurt intensiv an neuen Technologien für Drohnen und Drohnenschwärme geforscht. So wurde beispielsweise in Kooperation mit Einsatzkräften wie der Feuerwehr an der Weiterentwicklung von Übersichtsbildern gearbeitet, die von Drohnen aufgenommen (und entsprechend zusammengesetzt) werden müssen. Ein anderer Schwerpunkt beschäftigt sich mit der Koordination zwischen Drohnen, also der Idee, Drohnen – ähnlich einem Vogelschwarm in der Natur – selbstorganisiert und ohne zentrale Vorprogrammierung fliegen zu lassen.

Seit 2017 läuft an der Universität Klagenfurt zusätzlich das Wissenschafts- und Doktoratskolleg „Karl Popper Kolleg“ mit dem Schwerpunkt „Networked Autonomous Aerial Vehicles (NAV)“. Das Kolleg verbindet die vier Forschungsgruppen Networked and Embedded Systems (Christian Bettstetter), Multimedia Communication (Hermann Hellwagner), Pervasive Computing (Bernhard Rinner) und Control of Networked Systems (Stephan Weiss, Sprecher) und bildet damit einen zentralen Knotenpunkt an der Universität bezüglich Drohnenforschung, welche rund 30 Forscherinnen und Forscher vor Ort beschäftigt.

Univ.-Prof. Dr. Stephan Weiss
Control of Networked Systems, Institute of Smart Systems Technologies
+43 463 2700 3571
stephan.weiss@aau.at
https://www.aau.at/en/smart-systems-technologies/control-of-networked-systems/
Partner des AIRlabs Austria, https://www.fh-joanneum.at/projekt/airlabs-austria
Die Drohnenhalle kann grundsätzlich von Externen genutzt werden. Anfragen senden Sie bitte direkt an Herrn Univ.-Prof. Dr. Stephan Weiss oder via AIRLabs.
https://www.aau.at/en/smart-systems-technologies/control-of-networked-systems/publications/

Eren Allak, Alessandro Fornasier, Stephan Weiss: Consistent Covariance Pre-Integration for Invariant Filters with Delayed Measurements. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, Las Vegas, 2020

Christian Brommer, Christoph Böhm, Jan Steinbrener, Roland Brockers and Stephan Weiss: Improved State Estimation in Distorted Magnetic Fields. Proceedings of the International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), IEEE, Athens, 2020

Roland Jung, Christian Brommer and Stephan Weiss: Decentralized Collaborative State Estimation for Aided Inertial Navigation.
Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE, Paris, 2020

Alexander Hardt-Stremayr and Stephan Weiss: Monocular Visual-Inertial Odometry in Low-Textured Environments with Smooth Gradients: A Fully Dense Direct Filtering Approach. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE, Paris, 2020