Forschende der TU Graz, Uni Leoben, des BMLV, OHB Austria und Laabmayr realisieren ein umfassendes Rettungssystem auf UWB-Basis für dunkle, GNSS-arme Einsatzszenarien. Ein Sensorroboter kartiert mit Laserscanner, Kamera und Radsensoren vorab die Gefahrenumgebung. Menschliche Helfer platzieren Ankerstationen und tragen UWB-Tags an Helm und Schuhen. KI-gestützte Sensordatenfusion aus Laser-, Inertial- und Distanzmessungen sowie Factor-Graph-Optimierung in Echtzeit ermöglicht stabile Lokalisierung unter einem Meter auch bei Ausfall Infrastruktur sowie Funk-, Licht- und Stromausfall.
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UWB-Netzwerk erzeugt präzise Karten ohne GNSS oder externe Datenverbindungsausfälle
Das NIKE MATE-System sorgt in heiklen Szenarien wie U-Bahnhöfen, Tunneln oder Minen durch ein robustes UWB-Netzwerk für beständige Ortung und Kommunikation selbst bei Stromausfall, Störfeuern oder zerstörter Infrastruktur. Sensoren an Robotern und Einsatzkräften liefern laufend Abstandsdaten, die zu einer detaillierten, strikt dynamisch aktualisierten Karte verknüpft werden. Ohne GNSS oder externe Datenleitung ermöglicht das frühzeitige Platzieren von Ankern und UWB-Tags präzise Navigation in absolut unzugänglichen Bereichen und auch in lebensgefährlichen Situationen.
Laser-Scanner und Kamera erzeugen Kartengrundlage, Ankerstationen sichern präzise Positionierung
Der mobile Erkundungsroboter nutzt einen Laser-Scanner, eine Kamera und Radsensoren, um präzise Umgebungsdaten zu erfassen und eine Basiskarte zu generieren. Rettungskräfte rüsten sich mit ultrabreitem Funkband-Tags an Helm und Stiefeln aus und platzieren Verankerungspunkte im Terrain. Durch das Zusammenspiel von Roboter, Ankern und Personen entsteht ein Kommunikationsnetz, das fortwährend Entfernungen berechnet und selbst in unübersichtlichen Bereichen eine Lokalisierung von Einsatzkräften und Geräten mit einer Genauigkeit von unter einem Meter erlaubt.
Fortlaufende UWB-Distanzmessungen garantieren auch bei rauen, zerstörten Einsatzgebieten Zuverlässigkeit
Die UWB-Anker übernehmen die doppelte Aufgabe, Datenpakete drahtlos weiterzuleiten und fortlaufend die Abstände aller Netzwerkbeteiligten zu ermitteln. Selbst in unübersichtlichen Einsatzszenarien, etwa nach Explosionen oder Brandeinstieg in unterirdische Anlagen, bleibt die Standortbestimmung präzise und ausfallsicher. Philipp Berglez vom Institut für Geodäsie der TU Graz betont, dass solche exakte Lokalisation lebensentscheidend sein kann, zum Beispiel beim frühzeitigen Erkennen offener Aufzugsschächte und gefährlicher Absturzkanten. Sie bietet Rettern zeitkritische Sicherheit bei Gefahrensituationen umfassend.
Sensorfusion kombiniert Fuß-Inertialsensoren mit KI-Analyse dynamisch für präzise Positionsdaten
Inertialsensoren in den Schuhen verfolgen individuell Schritt-, Kriech- und Bauchkriechbewegungen der Rettungskräfte. Eine KI-basierte Analyse verknüpft diese Daten mit weiteren Sensoreingaben, um Positionsschwankungen in Echtzeit zu erkennen und zu korrigieren. So bleiben Standortangaben auch ohne direkte UWB-Messungen zuverlässig. Alte, statische Lagepläne werden überflüssig, während potenzielle Ungenauigkeiten durch Trümmer oder unwegsames Gelände minimiert werden. Dies erhöht die operative Effektivität und Sicherheit deutlich. Intelligente Sensorfusion sorgt für robustere Orientierung unter Extrembedingungen jederzeit.
Roboter- und Helferdaten fließen erneut ein für präzisere Kartenanpassung
Durch Factor-Graph-Optimierung verknüpft das Team vergangene und aktuelle Messwerte in einem gemeinsamen Netzwerkmodell. Jeder Knoteneintrag repräsentiert eine Pose, während Kantengewichte die Unsicherheit zwischen Positionen kennzeichnen. Wird ein Gebiet erneut durchlaufen, erzeugt das System Rückkopplungsschleifen, die Inkonsistenzen ausgleichen. Die wiederholte Integration altersgemäßer Daten verfeinert systematisch die Kartenstruktur und reduziert Laufabweichungen. Somit gewährleistet dieses Verfahren eine dauerhaft präzise Positionsbestimmung und eine belastbare, konsistente Umgebungskarte selbst unter anspruchsvollen Bedingungen und erhöht die Gesamtsicherheit.
Uni Leoben testet Prototypensystem erfolgreich unter extremen Einsatzbedingungen intensiver
Die erfolgreichen Erprobungen am Forschungsstandort Zentrum am Berg der Uni Leoben ebnen den Weg für eine intensive Feldüberprüfung des Prototyp-UWB-Systems unter realistischen Rahmenbedingungen. Geplant ist, künftig unbemannte Mini-Luftfahrzeuge in das bestehende Netzwerk zu integrieren und so zusätzliche Sensordaten aus erhöhter Perspektive zu gewinnen. Dank der Luftbildanalyse lassen sich komplexe Gebäudestrukturen rascher kartieren, wodurch Rettungsteams eine präzisere Lageeinschätzung erhalten und strategische Entscheidungen vor Ort zielgerichteter treffen. Dies verbessert die Sicherheit sowie Reaktionsfähigkeit.
Mit dem NIKE MATE-System erhalten Rettungsteams in dunklen, GNSS-armen Einsatzgebieten ein robustes UWB-basiertes Kommunikationsnetz, autonome Roboter mit Laser-Scanner und KI-gestützter Sensordatenfusion sowie Factor-Graph-Optimierung. Dadurch werden Entfernungen und Positionen von Menschen und Maschinen auf unter einem Meter genau bestimmt, selbst bei Strom- oder Netzwerkausfall. Künftig ergänzen Mini-Drohnen aus der Luft das Sensoren-Array, verbessern Lagebilder, optimieren Entscheidungsprozesse und erhöhen die Einsatzeffizienz deutlich. Sie unterstützen Lageverständnis, Kommunikation, Navigation und Sicherheit in kritischen Situationen.
