Analyse und Bewertung von 3D Punktwolken-basierten Lagedarstellungen zur effektiven Risikominderung auf dem Flughafenvorfeld

ProjektinformationEN

Auftraggeber: DFG - Deutsche Forschungsgemeinschaft
Laufzeit: 41 Monate, Oktober 2013 - Februar 2017

Motivation und Zielsetzung

Die weltweit erste Inbetriebnahme eines Remote Tower zur Außensicht- und auch Orts-unabhängigen Flugplatzkontrolle in Schweden sowie die  voranschreitende Implementierung des ICAO A-SMGCS-Konzepts haben den Bedarf an hochgenauen, integren und robusten Sensorinformationen für die Flugplatzüberwachung wachsen lassen. Insbesondere Informationen über die Verkehrslage und Betriebszustände auf dem Flugplatz werden (weiterhin) als elementar für die Durchführung der Flugplatz- und Vorfeldkontrolle erachtet. Zugleich identifizieren verschiedene Studien die zahlreichen Aktivitäten auf den Bewegungsflächen eines Flugplatzes, insbesondere auch auf dem Vorfeld,  als erhebliche Risikotreiber im Luftverkehr. Dennoch richten diesbezügliche Forschungs-und Entwicklungsbemühungen bisher nur wenig Aufmerksamkeit auf das Flugplatzvorfeld, welches als unstrukturierter, objektvielfältiger und dynamischer Arbeitsraum selbst mit technischen Unterstützungssystemen kaum flächendeckend zu überwachen ist. So besteht bspw. eine große technologische Herausforderung in dem zuverlässigen und zeitnahen Auffinden von z.T. sehr kleinen Fremd-/ Störobjekten (Foreign Object Debris, FOD) auf diesen Flächen, was aufgrund des limitierten Auflösungsvermögen von konventionellem Surface Movement Radar (SMR) nur eingeschränkt möglich ist.
Aus dieser Problemstellung und der Forderung des SESAR Konsortium hinsichtlich eines um Faktor 10 erhöhten ATM-Sicherheit resultiert folgendes zentrales Forschungsziel für dieses DFG-geförderte Projekt (FR 2440/4-1):
Senkung des gegenwärtigen betrieblichen Risikos auf Flugplatzvorfeldern durch die Verbesserung der Informationslage des Vorfeldlotsen, was technologisch über Punktwolken-erzeugende LiDAR-Sensorik erreicht werden soll.
Heutige LiDAR-Sensorik zur Festzielerfassung vereinen bestimmte Charakteristika, die sich von den etablierten Sensoren abheben, wie bspws. eine nicht‑kooperative Erfassung, große Erfassungswinkel, hohe Pulsaussendefrequenzen, Pulsaussendung auf extrem hohen Frequenzen sowie hohe Präzision und Genauigkeit im Millimeterbereich. Mit Blick auf das geforderte Profil in der Vorfeldüberwachung ist diese Sensorik in Kombination mit einer leistungsfähigen Datenverarbeitung theoretisch in der Lage, sowohl sehr kleine Objekte (u.a. FOD) detektieren, als auch zugleich bekannte, größere Objekte klassifizieren (z.B. Klasse „Luftfahrzeug“, LFZ) bzw. instanziieren zu können (z.B. Instanz „A319-100“). Zudem erzielen marktverfügbare LiDAR-Sensoren mittlerweile operationell relevante Reichweiten von mehreren hundert Metern bei Gewährleistung von Augensicherheit nach Laserklasse 1 und ohne unerwünschten Mehrwegempfang. Gegenüber der Umgebungserfassung im Spektrum des sichtbaren Lichtes zeichnet sich LiDAR vor allem durch eine von der Tageszeit sowie auch z.T. vom Wetter geringer beeinflusste Qualität der Informationsbereitstellung aus.

© TU Dresden

Der Erfolg des LiDAR-Überwachungskonzeptes mit einem prototypischen LiDAR-System soll schließlich an der Leistungsfähigkeit des Lotsen bei der Erkennung von potentiellen Gefahren auf dem Vorfeld bemessen werden, sodass letztlich von einer Senkung des Risikos von Vorfällen und/oder Unfällen ausgegangen werden kann. Zur Lösung dieser Zielstellung muss zunächst die  Gefahrenlage auf Flugplatzvorfeldern erfasst und bewertet werden, damit anschließend Risikominderungsmaßnahmen auf Basis von LiDAR-Sensorik abgeleitet werden können.

Veröffentlichungen im Forschungsprojekt

• J. Mund, P. Latzel and H. Fricke (2016): Can LiDAR Point Clouds effectively contribute to Safer Apron Operations?, SESAR Innovation Days (SID), Delft, The Netherlands
• J. Mund, F. Michel, F. Dieke-Meier, H. Fricke, L. Meyer and C. Rother (2016): Introducing LiDAR Point Cloud-based Object Classification towards Safer Apron Operations, International Symposium on Enhanced Solutions for Aircraft and Vehicle Surveillance Applications (ESAVS), Berlin, Germany
• J. Mund, A. Zouhar, L. Meyer, H. Fricke and C. Rother (2015): Performance Evaluation of LiDAR Point Clouds towards Automated FOD Detection on Airport Aprons, International Conference on Application and Theory of Automation in Command and Control Systems (ATACCS), University Paul Sabatier (IRIT), Toulouse, France
• J. Mund, L. Meyer and H. Fricke (2015): Einsatz von LiDAR-Sensorik zur Risikominderung auf dem Flugplatzvorfeld, Ingenieurspiegel, 03/2015
• J. Mund, L. Meyer and H. Fricke (2014): LiDAR Performance Requirements and Optimized Sensor Positioning for Point Cloud-based Risk Mitigation at Airport Aprons, International Conference on Research in Air Transportation (ICRAT), Istanbul, Turkey
• L. Meyer, J. Mund, B. Marek and H. Fricke (2013): Performance test of LiDAR point cloud data for the support of apron control services, International Symposium on Enhanced Solutions for Aircraft and Vehicle Surveillance Applications (ESAVS), Berlin, Germany

Studien-/Diplomarbeiten im Rahmen des ForschungsschProjektes/SChwerpunktes

• MA: Safety Assessment of automated surveillance functions for a LiDAR based Ground Monitoring System for Apron Controller
• DA: Experimentelle Quantifizierung der Objektdetektionsfähigkeit von LiDAR-Sensortechnik im Kontext der Vorfeldüberwachung an Flugplätzen
• DA: Bewertung des Risikominderungspotentials von Punktwolken-basierten Lageinformationen auf dem Vorfeld mittels Generierung und Auswertung von Experimentaldaten einer HITL Simulationsstudie
• StA: Recherche und Bewertung von Sensorsystemen zur Erfassung von bodengebundenen Operationen auf dem Flugplatz
• StA: Identifikation von Ursachen- und Gefahrenindikatoren für risikobehaftete Aktivitäten auf dem Flughafenvorfeld 
• DA: Bestimmung und Validierung des Potentials von LiDAR-Messtechnik zur effektiven Überwachung der Luftfahrzeugabfertigung
• StA: Entwicklung eines Versuchsdesigns zur Potentialanalyse von Punktwolken-basierten Lageinformationen zur Risikominderung auf dem Vorfeld 
• StA: Entwicklung von Zielkriterien und Identifikation von Randbedingungen zur Standortbewertung von LiDAR-Sensorik zur Vorfeldüberwachung
• StA: Konzeptionierung einer Punktwolken-gestützten, visuellen Mensch-Maschine-Benutzerschnittstelle am Beispiel der Vorfeldkontrolle des Flughafens Dresden 
• StA: Modellierung von Vorfeldkontrolltätigkeiten für eine qualitative Analyse des Einflusses fehlerhafter Informationswahrnehmung auf die Entscheidungsfindung von Vorfeldlotsen 
• DA: Development of a physical beam grid model for 3 D scenery scanning using a Velodyne HDL 64 LIDAR (Diplomarbeit, 2013)
• DA: Bewertung von Sensorstandorten von LiDAR Überwachungstechnik für die optimale Objektdetektion auf dem Standplatz eines Flugplatzvorfeldes
• DA: Bewertung von LiDAR Sensorstandorten für eine innovative Vorfeldkontrolle am Beispiel Flughafen Dresden mittels Feldtest 
• DA: Experimentelle Ermittlung der Diskriminierungsgüte von LiDAR Sensortechnik für den Einsatz bei der Vorfeldkontrolle eines Flughafens
• StA: Bewertung von Sensortechnik für den sichtgestützten Bodenrollprozess eines unbemannten Luftfahrzeuges