Nach erfolgreichen Tests am Zentrum am Berg der Uni Leoben arbeiten TU Graz, Uni Leoben, BMLV, OHB Austria und Laabmayr an einer finalen Version des NIKE MATE-Systems. Es kombiniert UWB-Ankernetzwerk, autonome Roboter mit Laserscannern, Inertialsensoren und AI-Analysen, um dynamische 3D-Karten ohne GNSS oder externe Netze zu erstellen. Positionen von Einsatzkräften und Maschinen werden via UWB-Tags auf unter einem Meter genau bestimmt – selbst bei Lichtausfall. Auch bei Rauch, Funkausfall zuverlässig.
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Ausfallsicherer Einsatz trotz Rauch, Dunkelheit, Stromausfall dank effektivem UWB-Netzwerk
In Bereichen ohne GNSS-Verfügbarkeit wie U-Bahntunneln, Minenschächten oder kollabierten Tunnelsystemen nutzt das NIKE MATE-System ein eigenständiges UWB-Ankernetzwerk zur präzisen Entfernungsermittlung. Sensoren auf Robotern und Einsatzkräften tauschen Daten aus, die mittels KI-Analysen und Optimierungsalgorithmen zu einer detailreichen, dynamischen Umgebungskarte verknüpft werden. Stromausfall, dicker Rauch oder zerstörte Infrastruktur behindern weder Ortung noch Kommunikation. Externe Datenverbindungen sind überflüssig. Das System stellt damit in extrem unzugänglichen Arealen eine lückenlose Situationsübersicht bereit und optimiert Einsätze.
UWB-Ankerstationen messen Distanzen kontinuierlich, liefern Standortdaten unter einem Meter
Ein modularer Erkundungsroboter scannt die Umgebung mithilfe eines hochauflösenden Laserscanners, einer Kameraeinheit und präziser Radsensorik und erstellt daraufhin eine initiale, dreidimensionale Karte des Einsatzortes. Menschen bewegen sich mit an Helm und Stiefeln montierten UWB-Tags durch das Gelände und setzen strategisch verteilte Funkanker. Durch diese nahtlose Verkettung von Sensorik und Ankerpunkten entsteht ein robustes Vermessungsraster, das exakten Entfernungsdaten kontinuierlich aktualisiert und eine Positionsbestimmung von Teilnehmern mit unter einem Meter Abweichung sicherstellt.
Exakte UWB-Ortung warnt Einsatzkräfte vor Absturzkanten und versteckten Gefahren
Das Funkankernetzwerk auf UWB-Basis erfüllt zwei zentrale Funktionen: Es dient als drahtloser Datensender zwischen Robotern und Helfern und misst gleichzeitig permanent die Entfernungen aller Netzwerkteilnehmer. In schwierigen, verrauchten oder beschädigten Einsatzgebieten, zum Beispiel in eingestürzten Tunnelabschnitten, bleibt die Positionsbestimmung zuverlässig und fehlerarm. Philipp Berglez vom TU-Graz-Institut für Geodäsie weist darauf hin, dass solche präzise Ortung in Notfällen essenziell ist, um etwa offene Aufzugschächte oder Absturzkanten rechtzeitig zu erkennen. Lebenswichtig zudem.
Echtzeit-KI analysiert Sensordaten und korrigiert Position ohne direkte Distanzmessung
Rettungskräfte tragen an den Schuhen Inertialsensoren, die Schritt-, Kriech- und Bauchkriechgleichungen exakt aufzeichnen. Eine darauf trainierte KI analysiert Bewegungssequenzen in Echtzeit und gleicht Positionsabweichungen aus, sobald UWB-Verbindungen ausfallen. Alte Lagekarten werden dadurch überflüssig, und fehlerhafte Standortangaben durch Hindernisse oder beschädigte Infrastruktur werden vermieden. Dieses intelligente Zusammenspiel aus mobiler Sensortechnik und künstlicher Intelligenz ermöglicht eine verlässliche Navigation und verbessert die Sicherheit in komplexen Einsatzszenarien erheblich. Dynamische Positionsanpassung garantiert schnelle Orientierung jederzeit.
Roboter und Helferkalibrierung basierend auf Factor-Graph-Modellen verbessert deutlich Positionssicherheit
Mithilfe von Factor-Graph-Algorithmen integriert das Forschungsteam multidimensionale Sensordaten, um globale Konsistenz in der Kartenmodellierung zu realisieren. Jede Positionsabgleichung wird als Gleichungsbedingung dargestellt und in den Graphen eingewoben. Beim erneuten Begehen zuvor kartierter Areale entstehen Loop-Closure-Ereignisse, die das gesamte Netzwerkprofil anpassen. Durch diese rückgekoppelten Korrekturen stabilisiert sich das Kartenlayout und reduziert systematisch räumliche Fehler. So erhalten Einsatzkräfte eine dauerhaft exakte, konsistente Umgebungskarte für präzises Manövrieren selbst in schwierigen Lagen und optimiert.
Prototypensystem widersteht harten Bedingungen plant künftig drohnenbasierte Datenerfassung optimal
Ausgehend von positiven Versuchsresultaten am Zentrum am Berg der Universität Leoben wird das Prototypensystem nun realitätsnaher Feldtests unterzogen. Künftig sollen spezielle Mini-Drohnen Teil des vernetzten UWB-Systems werden, um aus der Vogelperspektive ergänzende Daten zu erfassen. Die daraus gewonnenen Luftaufnahmen ermöglichen eine beschleunigte Erfassung komplexer Objekte und erleichtern die Situationsbewertung bei Rettungseinsätzen. Dies trägt dazu bei, Risiken schneller zu erkennen und Einsatzabläufe präziser zu planen. Rettungsteams profitieren von erhöhter Transparenz.
Im NIKE MATE-System arbeitet ein UWB-Netz mit Sensorrobotern, KI-gestützter Sensordatenfusion und Factor-Graph-Optimierung Hand in Hand, um Rettern in funkarmer, dunkler Umgebung präzise Positionsdaten und zuverlässige Vernetzung zu garantieren. Stromausfall oder kollabierende Infrastruktur unterbrechen weder Standortbestimmung noch Datenaustausch. Künftig erweitern Mini-Drohnen die Perspektiven und liefern rasch aktuelle Luftbilder, ermöglichen verbesserte 3D-Modelle und Lageübersichten und steigern dadurch Effizienz, Transparenz und Sicherheit bei Rettungseinsätzen nachhaltig. unterstützen Teaminteraktionen, verbessern Ressourcenmanagement und fördern schnelle Einsatzreaktionen.
