Forschung & Projekte
Die Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkte des Instituts und deren Anwendungen liegen in den Bereichen:
- Unbemannte und autonome Flugsysteme
- Radarsysteme und Anwendungen
- Antennen- und Hochfrequenzsysteme
- Regelungs- und Automatisierungsverfahren
Im Sinn der hochschulweiten Internationalisierung leitet das IUAS bereits seit dem Gründungsjahr 2011 internationale Forschungs- und Entwicklungsarbeiten. Bis heute hat sich das IUAS ein intensives Netzwerk mit nationalen und internationalen Partnern aufgebaut, die sowohl aus der Industrie als auch aus Partner-Hochschulen und Forschungseinrichtungen kommen.
Unbemannte und autonome Flugsysteme
Unbemannte Flugsysteme (UAVs) sind nach wie vor ein aufstrebender Trend mit vielfältigen Anwendungen wie Luftbildaufnahmen, Inspektionen von Hochspannungs- und anderen Versorgungsleitungen oder dem Transport von besonders zeitkritischen Waren in Bereich der Logistik. Durch Fortschritte in KI, Sensorik und Batterietechnologie sind UAVs effizienter und einfacher bedienbar geworden. Die Sicherheit, das heißt redundante Flugsteuerungs- und Antriebssysteme, die Vermeidung von Kollisionen in der Luft und mit Objekten und Personen am Boden sowie der Schutz der Privatsphäre und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien stellen weiterhin Herausforderungen dar, mit denen bewusst und verantwortungsvoll umgegangen werden muss. So bieten UAVs ein breites Spektrum an Forschungsaufgaben und haben auch großes Potenzial für Anwendungen in der Umweltüberwachung und Katastrophenhilfe.
Die Zelle des autonomen Luftfahrzeugs (ALF) basiert auf kommerziellen Modellhubschraubern, welche kunstflugtaugliche Eigenschaften besitzen. Dabei kommen verschiedene Typen mit Elektro- oder Benzinantrieb zum Einsatz, wodurch eine maximale Flugdauer von 45 Minuten (elektrisch) bis zu mehreren Stunden (Benzin) abgedeckt werden kann. Die Avionik sowie die Bodenstation wurden komplett im IUAS entwickelt.
Der Einsatzbereich dieser "Trägerplattformen" ist sehr universell. Die Elektrotypen werden für Inspektionen, Bilddokumentationen, Luftprobenentnahmen, Wetterdatenerfassungen und zum "Studenten bespaßen" eingesetzt, wobei die höchste getestete Flughöhe derzeit bei 3.600 Meter über Grund beziehungsweise circa 4.500 Meter über NN liegt.
Die verwendeten Benziner können grundsätzlich den gleichen Einsatzbereich wie die autonomen Luftfahrzeuge mit Elektroantrieb abdecken, jedoch ist die Handhabbarkeit durch das Benzin etwas komplexer. Deshalb werden die mit Benzin angetriebenen autonomen Luftfahrzeuge dort eingesetzt, wo es auf lange Flugzeiten große Reichweiten sowie Nutzlast ankommt oder die Logistik zum Laden von Akkus nicht vorhanden ist. Ein gutes Beispiel hierfür ist ein Einsatz in Grönland für das Auffinden und Treiben von Rentieren, wofür große Flächen überflogen werden mussten.
Technische Details der zwei Haupttypen:
| Name: | ALF60E | ALF80B |
| Antrieb: | elektrisch | Benzin |
| Rotordurchmesser: | 135 cm | 180 cm |
| Gewicht: | 5,1 kg (inkl. 19 AH Akku) | 7,5 kg (trocken) |
| Zuladung: | 3 kg | 7 kg |
| Flugdauer | 30 min (10 Ah Akku) | 2,0 h (installierter Tank) |
Das IUAS ist auch im Besitz eines Quadcopters, der als Testträger für Sensoren und Avionik eingesetzt wird.
Elektrohelikopter
Elektrohelikopter
Helikopter mit Benzinantrieb
Das Projekt ELCOD - Endurance Low COst Drone konnte sich im Rahmen des Projektaufrufs "INTERREG V - Wissenschaftsoffensive 2016" mit einem Gesamtbudget von 991.918 € (davon 495.959 € EFRE und 249.999 € regionale Mittel) durchsetzen.
Prüf- und Messaufgaben, die eine große Reichweite und Betriebszeit erfordern, werden heute in der Regel von bemannten Flugzeugen durchgeführt. Dies führt jedoch zu erheblichen Kosten, hohen Belastungen und Risiken für Piloten, Crew sowie Material. Andererseits befinden sich verfügbare unbemannte autonome Systeme im hochpreisigen Marktsegment und vor allem im militärischen Anwendungsbereich. Im Rahmen des Projektes ELCOD (Endurance Low Cost Drone) war es unser Ziel, diese Anforderungen zu erfüllen und diese Lücke zu schließen. Das von der EU geförderte ELCOD-Konsortium bestand aus den drei akademischen Partnern IUAS der Hochschule Offenburg, INSA Straßburg und CNRS/ICPEES Straßburg sowie verschiedenen Industriepartnern.
Die INSA in Straßburg konzentrierte sich auf einen emissionsarmen elektrischen Antrieb auf der Basis einer Brennstoffzelle und untersuchte die Herstellung einer eigenen Flugzelle mit modernen Materialien wie Glas- und Kohlefaser.
An der Hochschule Offenburg wurde die Verwendung eines optimierten thermischen Motorantriebes untersucht. Zudem wurde auch hier eine eigene, sehr robuste Zelle entwickelt, welche aber klassisch aus Holz gefertigt wurde.
Für die Messung von Luftverschmutzung und meteorologischen Variablen entwickelte das CNRS/ICPEES spezielle Sensoren für den Einsatz in einem UAV.
Das IUAS der Hochschule Offenburg beschäftigt sich mit den Bereichen Aerodynamik, Strukturuntersuchung, Flugdynamik, Datenkontrolle, Kommunikation, Fertigungsverfahren und der Optimierung von Verbrennungsmotoren.
Das sehr ehrgeizige Ziel, ein Flugzeug zu entwickeln, welches mit einer maximalen Startmasse von 25 kg bei einer Nutzlast von 5 kg um die 5.000 km zurücklegen kann, wurde leider nicht erreicht. In Bezug auf die gemessenen Flugdaten konnten nur 3.400 km erreicht werden. Leider gab es keine Möglichkeit die Reichweite real zu überprüfen, da durch die COVID-19-Pandemie keine Langstreckenflüge absolviert werden konnten. Durch die gute grenzüberschreitende Zusammenarbeit, dem großen Wissensaustausch und den erreichten Zielen kann das Projekt aber trotzdem als erfolgreich abgeschlossen betrachtet werden.
Das ELCOD-Projekt wurde vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und von den regionalen Partnern Region Grand Est in Straßburg sowie den Ländern Baden-Württemberg und Rheinland-Pfalz im Rahmen des INTERREG V Oberrhein-Programms kofinanziert.
Projektpartner:
- http://www.interreg-oberrhein.eu/das-programm/praesentation/
- https://wm.baden-wuerttemberg.de/de/wirtschaft/wirtschaftsfoerderung/foerderpolitik-der-eu/europaeische-territoriale-zusammenarbeit-interreg
- https://mwvlw.rlp.de/de/themen/wirtschafts-und-innovationspolitik/interreg/
- https://www.grandest.fr/
Radarsysteme und Anwendungen
Millimeterwellen-Radare
Millimeterwellen-Radare bieten eine Vielzahl von verschiedenen Mess- und Anwendungsmöglichkeiten. Dazu gehören zum Beispiel im Automobilbereich die präzise Erfassung von Geschwindigkeiten von Fahrzeugen und Fußgängern, die Messung von Abständen zu Objekten, die Bestimmung der Bewegungsrichtung von Objekten sowie die Erkennung und Klassifizierung von Hindernissen. Darüber hinaus können Millimeterwellen-Radare zur Untersuchung der Reflexionseigenschaften von Oberflächen und Materialien dienen, um die Identifikation und Klassifikation von Objekten zu verbessern.
Entwicklung einer Technologieplattform zur automatisierten Produkt- und Produktionskonfiguration radartransparenter Radom-Heizfolien mit maßgeschneiderter Geometrie und Funktionscharakteristik.
Seit mehreren Jahren ist Radar ein fester Bestandteil moderner Fahrzeuge. Für eine designverträgliche Integration werden die Radarsensoren zunehmend verdeckt hinter Stoßfängern und Emblemen verbaut. Da die volle Funktionalität auch im Winter gewährleistet werden muss, können störende Schnee- und Eisablagerungen mithilfe von folienintegrierten Widerstands- heizungen vermieden werden. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die automatisierte Auslegung der Heizfolie entsprechend der erforderlichen Heizleistung bei gleichzeitiger Sicherstellung der Durchlässigkeit für Radarwellen.
Zusammen mit der Firma New Albea wird im Rahmen des gemeinsamen Projekts "Entwicklung einer Technologieplattform zur automatisierten Produkt- und Produktionskonfiguration radartransparenter Radom-Heizfolie mit maßgeschneiderter Geometrie und Funktionscharakteristik", gefördert durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), eine Anwendung zur automatisierten Layout-Generierung sowie die optimale radartransparente Auslegung dieser Heizfolien entwickelt und erforscht.
Die Hochschule Offenburg ist Mitglied im Verbundprojekt Programmable Systems for Intelligence and Automobiles (PRYSTINE), das durch das Electronic Components and Systems for European Leadership Joint Undertaking (ECSEL) und das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird.
Innerhalb des Projekts PRYSTINE wird eine fehlertolerante 360°-Rundumwahrnehmung für das hochautomatisierte Fahren enwickelt, welche auf robuster Radar- und Lidar-Sensorfusion basiert.
In dem Teilvorhaben "Entwurf der Systemarchitektur von Radarsensoren auf Grundlage identifizierter Szenarien" wirkt die Hochschule Offenburg innerhalb des Projekts bei der Spezifizierung und am Entwurf einer Systemarchitektur für einen neuartigen RF-CMOS-basierten Radarchip für den Frequenzbereich 76 - 81 GHz mit. Im Anschluss an die Realisierung erfolgen diverse Untersuchungen zur Validierung des Radarsystems. Ziel ist es, ein zukunftsfähiges CMOS-basiertes Radarsystem zu entwickeln, das sich durch eine hohe Robustheit und hohe Fehlertoleranz auszeichnet.
https://www.ecsel.eu/projects/prystine
Link zum Bericht im Hochschulmagazin "Forschung im Fokus":
https://www.hs-offenburg.de/fileadmin/Einrichtungen/iaf/file/FBericht/FIF_2021_Webseite1.pdf
Publikationen:
- R. Y. Kodari, M. Rösch and M. Harter, „Analysis of Amplitude and Phase Errors in Digital-Beamforming Radars for Automotive Applications“, 21st International Radar Symposium (IRS), Warsaw, Poland, 2020, pp. 391-395.
- Musralina, R. Y. Kodari and M. Harter, „Investigation of the Angle Dependency of Self-Calibration in Multiple-Input-Multiple-Output Radars,“ IEEE Asia-Pacific Microwave Conference (APMC), Hong Kong, Hong Kong, 2020, pp. 576-578.
Für das autonome Fahren ist eine zuverlässige und präzise Wahrnehmung der Umgebung unerlässlich. Sensoren und die entsprechenden Verarbeitungsketten müssen dabei höchsten Ansprüchen an Genauigkeit und Realitätsnähe gerecht werden. Derzeit fehlen jedoch Ansätze für eine effektive und effiziente Validierung dieser Systeme. Genau hier setzt das Projekt RepliCar an: Ziel des Projekts ist der Aufbau eines Referenzsystems mit einer Kombination aus hochauflösender Radar-, Kamera-, Lidar-, GNSS- und Inertialsensorik, welche in einen Versuchsträger integriert werden.
Dieses Referenzsystem wird den heutigen serienmäßigen Sensorsystemen technologisch um mehrere Jahre voraus sein. Dank der Integration besonders hochauflösender Sensoren und einer leistungsstarken Sensordatenfusion zur Objekterkennung wird eine hochpräzise Abbildung der Realität, die sogenannte „Ground Truth“, möglich – eine wichtige Grundlage für die Validierung von Sensoren im Bereich des autonomen Fahrens.
Das IUAS wirkt bei der Entwicklung eines hochauflösenden Radarsensors mit 48 Sendern und 64 Empfängern mit. Zu den zentralen Aufgaben des IUAS gehören die Konzeption des Antennen-Arrays, die Umsetzung der Signalverarbeitung sowie die fahrzeuggerechte Integration des Radarsystems.
Das Projekt läuft vom 1. Juli 2023 bis zum 30. Juni 2026 und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.
Das Projekt EdgeAI-Trust zielt darauf ab, eine domänenunabhängige Architektur für dezentralisierte Edge-KI zusammen mit HW/SW-Edge-KI-Lösungen und Tools zu entwickeln, die eine vollständig kollaborative KI ermöglichen. Die Edge-KI-Technologien adressieren zentrale Herausforderungen der europäischen Industrie und Gesellschaft wie Zuverlässigkeit, Energieeffizienz, Systemkomplexität und Nachhaltigkeit. Die Ergebnisse dieses Projekts werden in drei Zielbereichen umgesetzt: Autonome Fahrzeuge, Fertigung und Landwirtschaft.
Die sensorbasierte KI ist ein wesentlicher Bestandteil von EdgeAI-Trust, der zum kollaborativen EdgeAI-Ökosystem beitragen wird. Die Hochschule Offenburg ist innerhalb von EdgeAI-Trust im Bereich der radarbasierten Straßenzustandserkennung und -klassifikation für das autonome Fahren beteiligt, wofür KI-basierte Verfahren eingesetzt werden sollen. Die Innovation dieser Aufgabe liegt in einer zuverlässigen Klassifizierungsmethode der Straßenoberfläche mittels Radar und KI, die zu einem sicheren Fahren beiträgt.
Die Hochschule Offenburg wird in EdgeAI-Trust einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung einer nachhaltigen und zuverlässigen Lösung für eine KI-basierte Erkennung und Klassifizierung von Straßenzuständen leisten. Dazu werden Radarsensoren in statischen und dynamischen Szenarien untersucht. Die Entwicklung der KI-basierten Methoden für die Erkennung und Klassifizierung von Straßenoberflächen erfolgt auf Basis der gewonnenen Mess- und Simulationsdaten. Neben der Untersuchung der optimalen Einbauposition des Radars am Fahrzeug wird zusätzlich ein Bodenradarsystem eingesetzt, um weitere Informationen über den Bodenuntergrund zu erhalten.
Das Projekt wird seitens des Key Digital Technologies-Joint Undertaking (KDT-JU) und des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Das Konsortium besteht aus 51 Partnern aus der Industrie (OEMs und Halbleiterlieferanten) und Forschungseinrichtungen.
Zum Projekt „EdgeAI-Trust“ erhalten Sie weitere Auskünfte unter: www.edgeai-trust.eu
Ultrabreitband-Radar (UWB-Radar)
Die Forschung im Bereich Ultrabreitband-Radar (UWB-Radar) konzentriert sich vorwiegend auf die nicht-invasive Durchdringung von Objekten und Materialien zur Erstellung von dreidimensionalen Modellen oder zur Detektion von Objekten. Beispiele sind die kontaktlose Analyse von Bodenschichten oder die Detektion von Fremdkörpern in Lebensmitteln. Mit der ständigen Optimierung von Algorithmen, der Verbesserung der Auflösung und der Reichweiten von UWB-Radaren eröffnet diese Technik neue Möglichkeiten für innovative Lösungen in verschiedenen Bereichen.
Das GPR-Projekt hat zum Ziel, mittels Radarstrahlung in das Innere verschiedener optisch undurchsichtiger Objekte zu sehen und aus den Daten dreidimensionale Modelle zu erstellen.
Vorgehensweise:
Es wird ein breitbandiges RADAR-Signal über spezielle Antennen in das zu untersuchende Material gesendet. Bei Impedanzänderungen - wie sie auch bei Störstellen auftreten - werden die Strahlen nach den Gesetzen der Hochfrequenztechnik reflektiert und gebrochen.
Die reflektierten Strahlen werden mit einer Empfangsantenne empfangen und elektronisch abgetastet. Mit Signalverarbeitung werden die empfangenen Daten zu einem 3D-Bild zusammengesetzt und können anschließend in einem 3D-Visualisierungsprogramm betrachtet werden. Die obigen Bilder zeigen die Rohdaten für eine Metallkugel, die sich etwas erhöht über dem Boden befindet, in einer 3D-Ansicht.
Bei der industriellen Fertigung von Lebensmitteln kommt es gelegentlich zur Beimischung von Fremdkörpern wie z.B. Glassplittern, Steinen, Kunststoffen, Keramik oder Metallteilen. Fleisch- oder Fischprodukte enthalten oft noch Teile von Knochen oder Gräten, Obstprodukte (z.B. Marmelade) Kerne, Steine oder Holzstückchen. Derartige Fremdkörper können die Konsumenten schädigen und verletzen und müssen daher rechtzeitig am Ende der Produktionslinie erkannt werden.
Aufgespürt werden Fremdkörper in Lebensmittel heutzutage mit Röntgenscannern. Die Anwendung dieser Technik ist aufwendig, teuer und erfordert besonderen Strahlenschutz. Daher wird an alternativen Methoden gearbeitet, die in besonderen Anwendungsfällen das Röntgenverfahren ersetzen können. Gelingen kann das mit energiearmen elektromagnetische Wellen im GHz- und THz-Frequenzbereich.
Am Institut IUAS wird ein Messsystem entwickelt, das im unteren GHz-Bereich Fremdkörper in Lebensmittel mit Radartechnik aufspürt. Dabei wird ausgenutzt, dass Fremdkörper elektromagnetische Strahlung auf charakteristische Weise reflektieren. Das FMCW Radar ist ein breitbandiges MIMO-System. Dabei ist die Geschwindigkeit der Fremdkörpererkennung eine besondere Herausforderung, da die zur Verfügung stehende Zeit im Bereich von einer Sekunde pro Messobjekt liegt.
Seitens der Industrie bestehen hohe Erwartungen an die Radar-Technologie. Daher fördert sie die Entwicklung seit ein paar Jahren zusätzlich mit einer beträchtlichen Summe.
Antennencharakteristik in 3D
bei 5 GHz.
Antennencharakteristik in 3D
bei 2,5 GHz.
Antennen- und Hochfrequenzsysteme
Antennen- und Hochfrequenzsysteme bieten zahlreiche Einsatzmöglichkeiten. Sie ermöglichen drahtlose Kommunikation über große Entfernungen, Richtungssteuerung, bei hoher Bandbreite und schneller Datenübertragung. Sie finden Anwendung in Mobilkommunikation, Satellitenkommunikation, IoT, 5G, Radar, Fernerkundung, medizinischer Bildgebung und industriellen Messungen.
Hautkrebs ist die in Deutschland häufigste diagnostizierte Krebsart. Jährlich werden mehr als 200.000 Neuerkrankungen alleine in Deutschland festgestellt, weltweit sind es nach WHO-Schätzungen zwei bis drei Millionen Neuerkrankungen jährlich. Die gefährlichste Art des Hautkrebses ist der schwarze Hautkrebs oder das maligne Melanom mit ca. 20.000 Fällen im Jahr in Deutschland und mehreren tausend Todesfällen.
Die Diagnostik von Hautkrebs basiert bis heute auf visuellen Techniken, bei welchen die Erkennungsrate zwischen 56% und 80%, nach Erfahrung des Diagnostizierenden schwanken kann. Millimeter-Wellen sind hier eine vielversprechende Möglichkeit die Genauigkeit der Diagnose zu verbessen. Hierzu wird der Fakt verwendet, dass der Wassergehalt von Hautkrebs verschieden zu gesunder Haut ist, was sich wiederum in einer Änderung der Reflexion von elektromagnetischen Wellen zeigt.
Gemeinsam mit der Hochschule Karlsruhe wird hierzu die Hautkrebsdetektion mit Millimeterwellen erforscht.
Stadien von Hautkrebs
Querschnitt Simulation (Messaufbau)
Regelungs- und Automatisierungsverfahren
Regelungs- und Automatisierungsverfahren wie MPC und Regelung vernetzter Systeme bieten fortschrittliche Lösungen für komplexe Steuerungsanforderungen. MPC nutzt mathematische Modelle, um Systeme zu optimieren, während Regelung vernetzter Systeme die Koordination von vernetzten Komponenten ermöglicht. Diese Verfahren verbessern Präzision, Flexibilität und Energieeffizienz in Bereichen wie Prozesssteuerung, Robotik und intelligenten Verkehrssystemen. Sie sind entscheidend für eine effektive Steuerung und Automatisierung komplexer Systeme und verbessern deren Effizienz und Zuverlässigkeit.
Die Modellprädiktive Regelung (model predicitve control, MPC) ist eines der erfolgreichsten fortgeschrittenen modernes Regelungsverfahren, das durch ständige Echtzeitoptimierung der Regelungseingriffe eine sehr hohe Regelungsperformanz insbesondere im Kontext nichtlinearer Betriebszustände erzielen kann. Durch immer schnellere CPUs ist das Verfahren auch schon im Sub-Millisekundenbereich einsetzbar, d. h. inbesondere auch für mechatronische Systeme.
Ein untersuchtes Anwendungsfeld ist der Einsatz von MPC zur Optimierung der Navigation umbenannter Flugsysteme, wie z.B. die Regelung von Drohnen von Flugwindkraftanlagen.
Die MPC berechnet dazu Sollwerte für die unterlagerten Regelungskreise der Basisregelung (Höhen-, Fluggeschwindigkeits- und Lageregelung).
Infos zu Flugwindkraftanlagen:
Eine Flugwindkraftanlage (engl.: airborne wind energy system - AWES) wandelt Windenergie in elektrische Nutzenergie mittels eines an einem Halteseil befestigten, aber frei fliegenden unbemannten Starrflügelflugzeugs. Motivation bei der Entwicklung einer Flugwindkraftanlage ist es, das zum Bau einer konventionellen Windkraftanlage benötigte Material auf ein Minimum zu reduzieren. So ist allgemein das Baumaterial einer windenergieumwandelnden Anlage immer dort am effizientesten eingesetzt, wo sich das Material relativ zum Wind am schnellsten bewegt. So findet zum Beispiel bei einer konventionellen Windkraftanlage 70 % der Energieumwandlung an den äußersten 30 % der Rotorblätter statt. Die grundlegende Idee einer Flugwindkraftanlage ist es, nur diesen sich schnell bewegenden Teil zu realisieren, d. h. einen Flügel, der sich schnell quer zum Wind bewegt und durch ein Halteseil mit dem Boden verbunden ist. Wird das Halteseil mit einer am Boden befindlichen Generatorwinde verbunden und periodisch ein- und ausgezogen, kann elektrische Leistung erzeugt werden (Veranschaulichung: siehe Abbildung 1).
Dabei wird das Seil durch die am Flügel anliegenden hohen aerodynamischen Kräfte von der Winde ausgerollt und so elektrische Nutzleistung im Generator erzeugt (Ausrollbetrieb). Im Einrollbetrieb wird das Flugsystem auf eine Flugbahn reduzierter Seilkraft gesteuert und das Seil mit dem als Motor fungierenden Generator unter Energieaufwand wieder eingerollt. Durch periodisches Aus- und Einrollen wird netto elektrische Energie gewonnen.
Veranschaulichung MPC
Komplexe Regelungssysteme, wie z. B. autonome Flugsysteme, besitzen in der Regel eine verteilte Hardware-Architektur, bei der der Führungsgrößengenerator, die Regler und die Sensoren durch separate Komponenten realisiert werden, die ggf. über nicht hart-echtzeitfähige Kommunikationskanäle, wie z. B. Drahtlosverbindungen, miteinander vernetzt sind. Durch eine Störung der Kommunikationsverbindung können Daten nur verzögert übertragen werden oder sogar ganz verloren gehen. Eine untersuchte Fragestellung ist, wie sich diese Effekte durch ein Co-Design von Regelungsalgorithmus und Kommunikationsprotokoll minimieren lassen.
Im Bereich der Regelung vernetzter Systeme werden Regelungsverfahren entwickelt, die zum Einsatz in verteilten Systemen optimiert sind.
Regelung vernetzter Systeme (Veranschaulichung)