ISEKIS
Intelligentes System zur Überprüfung, Dokumentation sowie Erkennung von Fehlerzuständen KI-basierter Steuerung von Drohnen
Zuletzt aktualisiert am 07.04.2025
Projektbeschreibung
Problem
Der größte Nutzen unbemannter Flugsysteme (UAS) liegt in weitgehend automatisierten Missionen außerhalb direkter Sicht (BVLOS). Um diese sicher durchführen zu können, wird ein hoher Grad an Intelligenz der Steuerungselektronik verlangt, da dem Piloten entscheidende Informationen fehlen. Die korrekte Berechnung der eigenen Position ist für Drohnen dabei essentiell. Bisher sind KI-basierte Flugsteuerungen allerdings nicht in ausreichendem Maße zuverlässig und die Systeme zur Satellitennavigation zu störanfällig. Darüber hinaus fehlen Systeme, um die Integrität der KI-basierten Steuerungen objektiv beurteilen zu können.
Ziele
Im Ergebnis soll die Drohnenposition deutlich robuster berechnet und die Steuerungs-KI inklusive Fehler und Ungenauigkeiten erstmals nachvollziehbar beurteilt und dokumentiert werden können.
Durchführung
SWIFT entwickelt einen Flugdatenschreiber, der Flugdaten sowie In- und Output-Daten der KI aufzeichnet und mithilfe geeigneter Testmethoden (neuartige Whitebox-Metriken) beurteilen kann. Emqopter entwickelt KI-Methoden zur Erkennung fehlerhafter Sensorsignale als Grundlage einer KI-basierten Steuerung. Das Institut für Regelungstechnik der RWTH Aachen entwickelt auf Basis vorhandener Messsysteme eine integritätsbasierte Navigationsmethode und überführt diese in eine Missionsplanung. Alle Entwicklungen werden integriert und bei Flugversuchen validiert.
Projektübersicht
