Motivation
Während der Hauptverkehrszeiten prägen Staus seit Jahren das Bild in und um alle Großstädte Deutschlands. Eine Umkehr des Trends ist nicht zu erkennen. Laut Bundesumweltamt ist die Fahrleistung des Personenverkehrs im Zeitraum von 1991 bis 2018 um 28,5 % und die des Güterverkehrs um 67 % gestiegen. Eine vielversprechende Innovation, die dieser Entwicklung zukünftig entgegenwirken könnte, ist der luftgebundene Transport von Gütern und Personen durch Drohnen und Air Taxis. Essenziell für einen wirtschaftlichen Betrieb solcher elektrischen Luftfahrzeuge ist deren Automatisierung. Eine Kernkomponente für den automatischen Betrieb ist ein System zur sicheren Umfeldwahrnehmung bei Start, Landung und während des Fluges. Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des maschinellen Lernens (ML), haben dabei das Potenzial, eine Schlüsselkomponente zu werden. Sie ermöglichen es den Luftfahrzeugen, maschinelle Entscheidungen menschenähnlich und in Echtzeit zu treffen. Jedoch ist der Einsatz von KI-Verfahren in sicherheitskritischen Systemen von Luftfahrzeugen bisher aus Gründen der Nachweisführung und Zertifizierung nicht möglich.
Ziele und Vorgehen
Im Rahmen des Verbundvorhabens „KI4Flight“ sollen sichere und effiziente KI-Algorithmen zur Umfeldwahrnehmung entwickelt und auf einer kompakten Sensor-Suite erprobt werden. Darüber hinaus soll die Sicherheit dieser Algorithmen im Kontext bestehender Zertifizierungsprozesse bewertet werden. Es wird angestrebt, die Umgebung um ein Fluggerät mithilfe von KI nicht nur geometrisch und semantisch abzubilden, sondern auch besondere Risikosituationen in Echtzeit zu erkennen und diese für die Flugsteuerung zur Verfügung zu stellen. Dazu werden verschiedene, sich ergänzende, hochauflösende Sensoren (Laser, Kamera, Radar) und eine auf dem Fluggerät eingebettete KI-Einheit fusioniert. So kann eine Objekterkennung von kooperativen und unkooperativen Luftraumteilnehmern in Echtzeit auf eine Entfernung von bis zu mehreren Kilometern erreicht werden. Die Ziele des Projektes sind stufenweise von einer Funktion zur Datenaufnahme bis hin zu einer KI-basierten Umfeldwahrnehmung aufgebaut, um sie möglichst früh im praktischen Einsatz erproben zu können.
Innovationen und Perspektiven
Die Use Cases werden zusammen mit dem assoziierten Partner Volocopter erarbeitet und orientieren sich an den Flugphasen und operationellen Anforderungen der Luftfahrzeuge für „Continue Safe Flight and Landing“. Die Umfeldwahrnehmung kommt genau dort zum Einsatz, wo Flugbewegungen aufgrund fehlender oder ungenauer Karten nicht exakt vorausplanbar sind. Durch die plattformunabhängige Entwicklung und breite Anwendbarkeit der Ergebnisse schafft KI4Flight für Deutschland einen weltweiten Standortvorteil, der zukünftig den flächendeckenden und wirtschaftlichen Einsatz automatisierter Luftfahrzeuge unterstützen wird.