M. Prochaska, G. Leugner, E. Brämer

Im Rahmen eines internen Technologie- und Innovationsprogramms ist es der ESG gelungen, Schlüsseltechnologien aus dem Bereich Automotive, wie z.B. Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM), exemplarisch auf aktuelle Anwendungen in der Luftfahrt zu übertragen. Als Grundlage dieses Vorhabens diente ein Algorithmus für monokulares "Structure from Motion" (SfM), der für ein Fahrerassistenzsystem aus dem Bereich Augmented Reality entwickelt wurde. Dieser Algorithmus wurde dahingehend angepasst, dass er nun für Luftfahrzeuge zur Verbesserung der Positionsbestimmung einsetzbar ist. Im Bereich der Automotive Navigation werden bei der ESG verschiedene Projekte durchgeführt, die eine kontaktanaloge Anzeige von Navigationshinweisen im Sichtfeld des Fahrers - z.B. mittels eines Head-Up-Displays - zum Ziel haben. Um die Navigationshinweise stabil zu platzieren, muss die Position und Orientierung des Fahrzeugs bzgl. seiner Umgebung zu jedem Zeitpunkt mit höchster Präzision bekannt sein, was mit Hilfe der SfM-Technologie erreicht werden kann. Die verwendeten Algorithmen wurden mit wenigen Modifikationen auf die Anwendung an Bord von Remotely Piloted Aircraft Systems (RPAS) übertragen und dienen hier dazu, die Bestimmung der absoluten Position der fliegenden Plattformen zu stützen. Dazu muss die errechnete hochpräzise relative Position mit den Positionsinformationen aus anderen Sensoren - insbesondere GPS - fusioniert werden. Die Sensorfusion von GPS und relativen Positionsinformationen wurde in Flugversuchen untersucht. Hierbei konnte die Gangbarkeit des Ansatzes SfM zur Unterstützung der Positionsbestimmung in RPAS nachgewiesen werden.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2014, Augsburg

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2015

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 6 Seiten

urn:nbn:de:101:1-201505087192

relative Positionsbestimmung, simultaneous localisation mapping

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08.05.2015