Daten- und Sensorfusion für die Avionik

Sensorfusion ist der Prozess der Integration von Daten aus mehreren Sensoren, um ein kohärentes und umfassendes Bild einer Umgebung oder eines Systemzustands zu erstellen. In der Avionik umfasst dies in der Regel die Kombination von Eingaben wie Radar, ADS-B, Luftdaten und Trägheitsmessungen kombiniert werden, um die Navigation, Verfolgung und Flugsteuerung zu unterstützen.

Bei unbemannten Plattformen, bei denen keine menschlichen Piloten an Bord sind, um die Umgebung visuell zu beurteilen oder mehrere Datenquellen zu interpretieren, wird die Sensorfusion zu einem wichtigen Faktor für den autonomen Flug und die Betriebssicherheit. Fusionierte Daten stellen sicher, dass ein Fahrzeug seinen Luftraum nicht nur genau, sondern auch zeitnah erfasst, was für Aufgaben wie Kollisionsvermeidung, Wegplanung und adaptive Missionskontrolle von entscheidender Bedeutung ist.

Die Notwendigkeit der Multi-Track-Fusion

In Szenarien, in denen mehrere Sensoren dasselbe Ziel erfassen, z. B. ein anderes Flugzeug, eine Navigationsbake oder ein Geländemerkmal, generiert jeder Sensor seine eigene Spur. Ohne Fusion können diese mehreren Spuren für ein einzelnes Objekt zu doppelten Informationen führen, die sowohl die Bediener als auch die Softwaresysteme mit unübersichtlichen Anzeigen und redundanten Daten überfordern.

Die Multi-Track-Fusion behebt dieses Problem, indem sie doppelte Erkennungen korreliert und zu einer einzigen, kontinuierlichen Spur zusammenfasst. Diese Fähigkeit ist nicht nur für die visuelle Klarheit in Bodenkontrollstationen und Cockpit-Anzeigen von entscheidender Bedeutung, sondern reduziert auch die Rechenlast in Flugcomputern und stellt sicher, dass nachgeschaltete Systeme auf einheitliche, hochzuverlässige Informationen reagieren.

In modernen Avioniksystemen kann die Multi-Track-Fusion die Erfassung und Verarbeitung von Daten aus über zwei Dutzend unabhängigen Sensorkanälen unterstützen. Diese Systeme basieren auf kontinuierlichen Filteralgorithmen, die die Spurintegrität über einen längeren Zeitraum aufrechterhalten und die Positions- und Geschwindigkeitsschätzungen bei Eingang neuer Daten verfeinern.

Multi-Track Fuser von Sunhillo Corporation

Durch Sensorfusion unterstützte Avionik-Subsysteme

Die Sensorfusion fungiert als grundlegende Ebene, die zahlreiche Avionik-Subsysteme versorgt. Zu den wichtigsten Integrationen gehören:

• Flugsteuerungssysteme: Die Sensorfusion ermöglicht eine stabile Flugdynamik, indem sie die Eingaben von Gyroskopen, Beschleunigungsmessern, GPS und Luftdatencomputern kombiniert. Diese Informationen unterstützen Funktionen wie Lageausgleich, Navigation und Autopilot-Routinen.
• Flugmanagementsysteme (FMS): Durch die Integration fusionierter Daten können FMS-Plattformen Flugpläne genauer ausführen, Routenaktualisierungen verwalten und sich an dynamische Änderungen im Luftraum anpassen.
• Luftdatencomputer (ADCs): Während ADCs traditionell Druck- und Temperaturdaten aggregieren, sind ihre Ausgaben oft Teil eines umfassenderen Fusionsrahmens, der Höhen- und Geschwindigkeitsmessungen verbessert.
• Eingebettete Missionscomputer: Diese Systeme dienen häufig als zentrale Verarbeitungszentren, in denen fusionierte Sensordaten für taktische oder operative Entscheidungen interpretiert werden, insbesondere in Überwachungs-, Such- und Rettungs- oder Kampfszenarien.
• ADS-B und Verkehrsdatenfusion: Automatische abhängige Überwachungsdaten (Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) sind eine wichtige Informationsquelle für die Lageerkennung. In Kombination mit Radar- und elektrooptischen Daten verbessern sie die Sichtbarkeit im Luftraum und die Bedrohungsbewertung sowohl für bemannte als auch für unbemannte Flugzeuge.

Kerntechnologien für die Sensorfusion in Drohnen
Mehrere Kerntechnologien bilden die Grundlage für eine effektive Sensorfusion in der Avionik:

• Sensorintegrationsarchitekturen: Diese definieren, wie Sensoren mit Verarbeitungseinheiten kommunizieren. Modulare, standardbasierte Architekturen unterstützen Flexibilität und Skalierbarkeit, was für die Anpassung an unterschiedliche Missionsanforderungen von entscheidender Bedeutung ist.
  Fusionsalgorithmen: Algorithmen für die Spurkorrelation, Filterung (z. B. Kalman-Filter) und Konfidenzbewertung bilden das Herzstück effektiver Fusionssysteme. Diese Algorithmen bewerten, ob mehrere Erkennungen sich auf dasselbe Objekt beziehen, sagen zukünftige Positionen voraus und eliminieren Rauschen oder Ausreißer.

• Datenformatkompatibilität: Systeme, die standardisierte Formate ausgeben und aufnehmen, gewährleisten die Interoperabilität zwischen Plattformen und Koalitionspartnern.
• Zeitsynchronisation: Genaue Zeitstempel für alle Sensoreingaben stellen sicher, dass Fusionsprozesse mit synchronisierten Daten arbeiten, was für Echtzeitreaktionen und Genauigkeit von entscheidender Bedeutung ist.

Vorteile der Sensorfusion in der UAV-Avionik

Der Einsatz von Sensorfusion in der unbemannten Luftfahrt bietet mehrere wesentliche Vorteile:

• Reduzierte Unübersichtlichkeit der Anzeige: Durch die Zusammenführung redundanter Spuren erhalten Bediener und Bordsysteme eine übersichtlichere und besser handhabbare Ansicht der Betriebsumgebung.
• Verbessertes Situationsbewusstsein: Die Kombination mehrerer Datenquellen bietet ein umfassenderes Verständnis von Position, Bewegung und umgebenden Bedrohungen oder Hindernissen.
• Erhöhte Sicherheit und Zuverlässigkeit: Fusionierte Daten verbessern die Robustheit von Flugsteuerungsentscheidungen und verringern das Risiko einer Fehlinterpretation von Sensorabweichungen oder -fehlern.
• Optimierte Flugleistung: Genaue Umgebungs- und Positionsdaten ermöglichen eine präzisere Steuerung, eine reibungslosere Navigation und eine effizientere Nutzung von Treibstoff und Energie.
• Skalierbarkeit: Fortschrittliche Fusionssysteme unterstützen eine hohe Anzahl von Sensoreingaben, was für Multisensorplattformen, die in komplexen oder überlasteten Umgebungen betrieben werden, unerlässlich ist.

Sensorfusion in verschiedenen UAV-Plattformen

Die Sensorfusion wird je nach Größe, Zweck und Betriebshöhe des UAV unterschiedlich genutzt:

• Kleine taktische UAVs: Sie werden häufig in der Verteidigung und Überwachung eingesetzt und profitieren von leichten Sensorfusionssystemen, die elektrooptische, Infrarot- und GPS-Eingaben für die lokalisierte Verfolgung und Kartierung kombinieren.
• MALE-UAVs (Medium-altitude Long-endurance): Diese Plattformen integrieren fortschrittlichere Radar- und ADS-B-Daten mit anderen Avionik-Eingaben, um Langstreckenmissionen wie Grenzüberwachung und kontinuierliche ISR-Einsätze (Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) zu bewältigen.
• UAVs in großer Höhe: Diese Flugzeuge operieren oberhalb des kommerziellen Luftraums und sind auf hochredundante Sensorfusionssysteme angewiesen, um die Fernkommunikation aufrechtzuerhalten, atmosphärische Probenahmen durchzuführen oder die Ausrichtung der Satellitenverbindung zu unterstützen.
• Urbane Luftmobilität und Drohnenlieferungen: In dicht besiedelten Umgebungen ist die Sensorfusion entscheidend für die Navigation um dynamische Hindernisse, die Einhaltung von Flugkorridoren und die Integration in die Infrastruktur intelligenter Städte.

Herausforderungen bei der Implementierung der Sensorfusion

Trotz ihrer Vorteile bringt die Implementierung der Sensorfusion in Avioniksystemen Herausforderungen mit sich:

• Rechenlast: Die Echtzeit-Datenverarbeitung aus zahlreichen Sensoren erfordert leistungsstarke eingebettete Systeme, die zudem strenge Anforderungen an Größe, Gewicht und Leistung (SWaP) erfüllen müssen.
• Sensorkalibrierung und -ausrichtung: Falsch ausgerichtete oder schlecht kalibrierte Sensoren können zu systematischen Fehlern führen, die die Genauigkeit der Fusion beeinträchtigen.
• Umgebungsstörungen: Faktoren wie Wetter, Gelände und Signalstörungen können die Zuverlässigkeit der Sensoren beeinträchtigen, sodass robuste Fusionsalgorithmen für die Fehlerminderung von entscheidender Bedeutung sind.
• Standardisierung und Zertifizierung: Um Interoperabilität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu erreichen, insbesondere für den zivilen UAV-Betrieb, müssen internationale Standards eingehalten und strenge Tests durchgeführt werden.

Ausblick: Die Zukunft der Fusion im unbemannten Flugverkehr

Mit der Weiterentwicklung unbemannter Systeme wird sich die Sensorfusion über die einfache Spurkorrelation hinaus auf prädiktive Analysen und künstliche Intelligenz ausweiten. KI-gesteuerte Fusionsalgorithmen könnten eines Tages in der Lage sein, die Flugbahn anderer Flugzeuge oder Umweltveränderungen zu antizipieren und so eine proaktive statt einer reaktiven Navigation zu ermöglichen.

Darüber hinaus verspricht die Integration von weltraumgestützten Sensoren, 5G-Kommunikationsnetzen und Edge-Computing-Fähigkeiten eine weitere Verbesserung der Tiefe und Unmittelbarkeit von Sensorfusionssystemen. Dank der kontinuierlichen Fortschritte in den Bereichen Miniaturisierung und Rechenleistung werden bald selbst die kleinsten UAVs von der Raffinesse profitieren, die bisher bemannten Flugzeugen und großen Plattformen vorbehalten war.

Die Sensorfusion steht an der Spitze der modernen Avionik-Innovation und bietet unbemannten Systemen die Klarheit, Präzision und Reaktionsfähigkeit, die sie für einen sicheren und effektiven Betrieb benötigen. Durch die Korrelation von Multi-Track-Daten aus zahlreichen bordseitigen und externen Quellen verbessert die Sensorfusion nicht nur die Qualität der verfügbaren Informationen, sondern verändert auch die Art und Weise, wie UAVs mit ihrer Umgebung interagieren.

Von der Reduzierung von Display-Unübersichtlichkeit und der Gewährleistung einer präzisen Flugsteuerung bis hin zur nahtlosen Dateninteroperabilität und adaptiven Missionsausführung ist die Sensorfusion sowohl für aktuelle als auch für zukünftige Plattformen unbemannter Luftfahrzeuge (UAV) unverzichtbar. Da der Luftraum immer dichter wird und die operativen Anforderungen steigen, wird die Bedeutung robuster, skalierbarer und intelligenter Fusionstechnologien weiter zunehmen.