Unmanned Aerial Vehicle
Topics:
Motivation
The last step in a supply chain is usually the shortest, but also the least efficient. With electrically powered logistics drones, this delivery route can be carried out in an environmentally friendly and time-efficient manner. To achieve this, it is nec-essary to optimize the flight paths in urban areas for energy efficiency in accordance with the weather conditions. Especially the wind conditions along the flight route have a significant influence on the energy consumption. The goal of this work is to develop a turbulence model for the wind field to substitute the large result data from turbulent CFD-calculations and use smaller time-averaged data for route optimizing.
Task
- Literature review on turbulent flow and turbulence models
- Comparison of turbulent simulation results to a model
- Adjust a model to turbulent air flow
- design of a guidance controller
- Comparison of energy consumption with the different data types
- Assessment and documentation of the results
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Research Assistant
NameDipl.-Ing. Hannes Rienecker
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Ausgehend von der Forschungsfrage, wie ein effizienter Flug entlang einer Strecke, z.B. zur Detektion von Umweltschäden entlang einer Bahnstrecke, aussehen kann, müssen die lokalen auftretenden Wind- und Wetterdaten verfügbar bzw. vorhersagbar sein, da der Wind als wesentlicher Einflussfaktor durch Geländeeinflüsse Auf- und Abwindgebiete verursacht. Diese mikroskaligen Windkomponenten können nicht durch Wetterstationen aufgelöst werden. Zur genauen Vorhersage der meteorologischen Daten sind lokale Messdaten aus dem Einsatzgebiet bei verschiedenen Wetterlagen erforderlich.
Ziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung einer Flugmesskampagne für ein Beispielsszenario auf dem UAS-Testgelände. Während den Testflügen werden Daten von den fluggerätgestützten Sensoren zur Messung der UAS Bewegung selbst sowie den externen gestützten Messsystemen, die z.B. GPS nutzen, gesammelt. Die Daten werden mittels Boardrechner lokal gespeichert und nach dem jeweiligen Flug extrahiert. Die gesammelten Rohdaten müssen in einem ersten Schritt entsprechend mittels Software, vorzugsweise Matlab/Simulink, aufbereitet werden, um Ausreißer, fehlerhafte oder auch fehlende Messwerte zu korrigieren. Danach werden die Daten entsprechend verarbeitet und Merkmale mittels Signalverarbeitung extrahiert. Das Kombinieren der UAS-Daten mit den bodengestützten meteorologischen Daten ermöglicht eine ganzheitliche Analyse und Abgleich der Daten sowie der Optimierung der Flugrouten.
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NameDipl.-Ing. Hannes Rienecker
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Gegenstand der aktuellen Forschung im Bezug auf Flugtaxis und Lieferdrohnen ist derzeit die Bestimmung von Anforderungen an entsprechenden Start- und Landeplätzen. Speziell im urbanen Raum unterliegen die konkreten Flugbahnen, sowie die Start- und Landemöglichkeit besonderen Einflüssen. Drohnen und Flugtaxis sind aufgrund ihrer Größe, ihres Gewichts und ihres elektrischen Antriebs besonders anfällig für Wind, Windböen, Turbulenz, Niederschlag, Vereisung und extreme Temperaturen. In niedriger Flughöhe operieren sie häufig in der meteorologischen Grenzschicht, dem untersten Teil der Atmosphäre, in der die Erdoberfläche und Hindernisse (z.B. Gebäude) starke Turbulenz erzeugen. Die Wetterempfindlichkeit und die Wettergefahren erfordern eine neuartige, sehr präzise Flugplanung und -steuerung basierend auf einem umfassenden Wetterlagebild des unteren Luftraums. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von An- und Abflugtrajektorien der Drohnen für einen sicheren Betrieb.
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Drohnen erfreuen sich immer größer werdenen Beliebtheit im Einsatzbereich von Katastrophenschutz und -hilfe. Insbesondere die schnelle Einsatzbereitschaft und Gefahrenminimierung für Piloten sprechen für diese Systeme.
Ziel dieser Arbeit ist die Modellierung von optimalen Flugrouten in Such- und Rettungsszenarien. Dabei spielen Wind- und Wetterverhältnisse, sowie Katastrophenursachen, wie z.B. Waldbrände, eine entscheidene Rolle.
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