Mit den rasanten Fortschritten in der Luftfahrttechnik rückt die Idee von unbemannten Drohnen und Lufttaxis in unseren Städten immer näher. Doch während wir auf diese faszinierende Zukunft warten, bleibt die Frage: Wie können wir sicherstellen, dass diese autonomen Flugsysteme sicher und effizient funktionieren? Hier setzt SIMBA (smart, simulation-based flight planning of UAS to increase the level of automation) an, mit dem Ziel, den Automatisierungsgrad im Betrieb von Drohnen und Lufttaxis deutlich zu erhöhen. Eine zentrale Herausforderung bestand darin, das Wissen und die Aufgaben traditioneller Piloten in intelligente Software zu übertragen. Dies würde nicht nur die Sicherheit erhöhen, sondern auch Antworten auf die wesentlichen Fragen der sich wandelnden Luftfahrtindustrie liefern.

Projektziel & Herausforderungen

Das SIMBA-Projekt hatte das übergeordnete Ziel, den Automatisierungsgrad im Betrieb von Drohnen und Lufttaxis deutlich zu erhöhen. Dies wurde erreicht, indem das Wissen und alle Aufgaben, die normalerweise von Piloten ausgeführt werden, in Software umgesetzt wurden. Die Automatisierung des Pilotenwissens und der Pilotenaktivitäten war für autonome UAS-Flüge (Unmanned Aircraft Systems) von entscheidender Bedeutung, da die Sicherheitsfunktion des Piloten in der unbemannten Luftfahrt zwangsläufig von der Technik übernommen werden musste. Ziel des Projekts war es, die bestehende 4D-Technologie von Unisphere zur Marktreife weiterzuentwickeln.

Durch die Automatisierung von Pilotenwissen, das für die sichere Durchführung von Flügen unerlässlich war, wollte SIMBA die folgenden vier Probleme der unbemannten Luftfahrt lösen:

1. Herausfordernde Betriebsumgebung: UAS (Unmanned Aircraft Systems) wurden im unteren Luftraum eingesetzt, wo das Wetter einen stärkeren Einfluss auf den Flug hatte. Hindernisse in Bodennähe konnten zu Kollisionen führen, was das Flugmanagement im unteren Luftraum komplex und herausfordernd machte.

2. Schnelle Reaktionsfähigkeit: Studien zufolge würde die Zahl der UAS-Flüge in naher Zukunft im Vergleich zur konventionellen Luftfahrt um das Fünfhundertfache steigen, insbesondere in städtischen Gebieten. Die hohe Flugdichte erforderte schnelle Entscheidungen und maximale Automatisierung.

3. Remote-Entscheidungen: Remote-Entscheidungen veränderten die Rolle des UAS-Piloten. Da sich der Pilot nicht im Flugzeug befand, gingen wichtige Informationen verloren, beispielsweise über die Stabilität des Flugzeugs in der Luft. Aus Sicherheitsgründen war es daher notwendig, den Piloten und seine Bewertung der Informationen technologisch abzubilden.

4. Fehlende Leistungsmodelle für UAS: Im Bereich der unbemannten Flugsysteme gab es bis heute kaum Modelle, um die Flugleistung darzustellen, im Gegensatz zur konventionellen Luftfahrt. Die komplexen Verfahren der konventionellen Luftfahrt waren auf kostengünstigere UAS nicht übertragbar.

Intelligente 4D-Flugbahn als Lösung

Das SIMBA-Projekt hatte zum Ziel, diese Herausforderungen im UAS-Betrieb zu lösen. Zu diesem Zweck wurde eine intelligente 4D-Flugbahn entwickelt, die aus den beiden folgenden Komponenten bestand.

1. Simulation des Fluges, bei der verschiedene Parameter kombiniert wurden (4D-Flugbahn), um den Flug entsprechend den aktuellen Bedingungen (Wetter, Flugleistungsmodell des UAS, betriebliche Einschränkungen usw.) zu simulieren.

2. Vollautomatische Auswertung der Simulation zur Überprüfung der Machbarkeit unter Berücksichtigung aller relevanten Parameter wie Vereisungsgefahr, Windböenstärke oder Niederschlagsraten.

Die Entwicklung dieser zugrunde liegenden Technologie folgte drei Prinzipien:

1. Automatisierte Entscheidungsprozesse: Um den Entscheidungsprozess eines Piloten für die Flugausführung durch Software zu ersetzen, wurden alle verwendeten Informationen in die Software integriert. Dies beruhte auf unserem Verständnis verschiedener Kompromisse, beispielsweise ob ein Flug möglich war, wenn sich zwar keine Parameter im „roten Bereich“ befanden, aber alle auf Grenzbedingungen hindeuteten. Dies führte zu einer Weiterentwicklung der Ampelvisualisierung in der NOVA Operations & Weather Management Platform.

2. Genauigkeit der Flugleistungsmodelle: Um einen sicheren und rentablen Betrieb zu gewährleisten, musste die Unsicherheit hinsichtlich der Genauigkeit der Flugleistungsmodelle auf der Grundlage historischer Flugdaten verstanden und überwacht werden.

3. Anwendungsbereich: Der Simulationsalgorithmus bildete die Vielfalt der UAS-Anwendungen ab, von der Baustelleninspektion bis zum Passagiertransport zwischen Städten. Dies war entscheidend für die Entwicklung des Algorithmus, der unterschiedliche Flugzeiten von wenigen Minuten für Lieferdrohnen bis zu mehreren Stunden für Lufttaxis berücksichtigt.

Um die Anforderungen dieser neuen Technologie zu erfüllen und die oben genannten Risiken zu überwinden, griff Unisphere auf das Wissen und die Erfahrung aus früheren Projekten wie Solar Impulse zurück – dem ersten weltweiten Flug, der ausschließlich mit einem elektrisch angetriebenen Solarflugzeug durchgeführt wurde. Christoph Schlettig und Michael Anger, die Gründer und Geschäftsführer von Unisphere, spielten eine entscheidende Rolle bei den Flugtests, der Planung und der Durchführung dieser historischen Reise.

Das Team von Unisphere nutzte die gewonnenen einzigartigen Erkenntnisse für den Erfolg des aktuellen SIMBA-Projekts. Zu ihrer Expertise gehörten ein tiefgreifendes Verständnis der Auswirkungen des Wetters auf Flüge in niedrigeren Höhen im Vergleich zur traditionellen Luftfahrt sowie umfangreiche praktische Erfahrungen im Betrieb von Elektroflugzeugen, einem Bereich, der eng mit unbemannten Flugsystemen verbunden ist.

NextGen-Luftfahrt und Nachhaltigkeit

Anschließend spielten unbemannte Luftfahrzeuge durch Automatisierung und Miniaturisierung eine entscheidende Rolle bei der Förderung der ökologischen Nachhaltigkeit. Ein anschauliches Beispiel war der Einsatz leichter Drohnen für die schnelle und ressourceneffiziente Lieferung von Medikamenten, die konventionelle Fahrzeuge mit fossilen Brennstoffen übertrafen.

Im Hinblick auf die soziale Nachhaltigkeit waren Drohnen bereits unverzichtbar für den sicheren Transport verschiedener Güter in Regionen mit schlechter Infrastruktur. Durch die Umwandlung von Pilotenwissen in Software konnten Branchen ohne Luftfahrt-Hintergrund Drohnen und Lufttaxis kostengünstig und automatisiert in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Dies förderte die makroökonomischen Auswirkungen und die soziale Nachhaltigkeit.

Insgesamt trug das SIMBA-Projekt dazu bei, die Sicherheit und Effizienz autonomer Flugsysteme – Drohnen und Lufttaxis – zu gewährleisten. Das Projekt zielte darauf ab, die Automatisierung von Drohnen und eVTOL durch intelligente Software voranzutreiben, die es Nicht-Luftfahrtindustrien ermöglichen würde, UAS im kommerziellen Betrieb einzusetzen. Das Ziel war es, komplexe Probleme im Bereich unbemannter Luftfahrzeuge durch die Anwendung der Smart 4D Trajectory zu lösen. Damit konnte ein Nutzer erstmals die Machbarkeit eines geplanten Fluges vollständig automatisch überprüfen.