Transport met luchttaxi’s tijdens Olympische Spelen 2024

Voor het eerst kunnen bezoekers van de Olympische Spelen van 2024 met luchttaxi’s naar de locaties vliegen, stelt Fraunhofer FHR. Verticaal opstijgende vliegtuigen zoals drones, multirotors en luchttaxi’s zullen opstijgen van en landen op platformen die bekend staan als vertiports. Onderzoekers van het Fraunhofer Institute for High Frequency Physics and Radar Techniques FHR ontwikkelen een volledig digitaal sensornetwerk, inclusief een radarsensor. Hiermee zal men in staat zijn om het luchtverkeer op een vertiport nauwlettend in de gaten te houden en veilig transport te garanderen.

Drones en multirotors worden al gebruikt in de civiele bescherming, door brandweerkorpsen en voor bruginspecties. In de toekomst zullen deze onbemande luchtvaartuigen (UAV’s) ook voor andere taken worden gebruikt, zoals in de logistiek voor het bezorgen van pakketten. Bij de Olympische Spelen van 2024 in Parijs kunnen de eerste passagiers in Europa luchttaxi’s nemen om naar de locaties te vliegen. Luchtvaartmaatschappijen zijn van plan om Olympische locaties uit te rusten met elektrische verticale start- en landingssystemen, ook wel eVTOL’s genoemd.

Transport via vertiports

In eerste instantie zal een mens de drone-systemen besturen, met één passagier per taxi. In de komende jaren is autonome besturing het streven, mits de maatschappij dit accepteert. Een belangrijk aspect van dit concept is de veiligheid van de vertiports. Deze worden gebruikt voor het lanceren en landen van eVTOL’s. Doel is om ze te integreren in daken, treinstations, parkeerplaatsen en andere stedelijke structuren. Vertiports moeten voldoen aan de strengste veiligheidseisen. Onderzoekers van Fraunhofer FHR willen een belangrijk deel van de veiligheid van de nieuwe dronestops aanpakken. Hoe? Door ze uit te rusten met een modulair, volledig digitaal sensornetwerk, waaronder een radarsensor. Het netwerk kis aan te passen aan de grootte van elke vertipoort. Het maakt daarbij gebruik van zowel actieve als passieve sensoren.

Radarnetwerk

“De knooppunten zijn volledig digitaal en elke sensor in het netwerk functioneert volledig autonoom. De sensoren vormen zelf een netwerk. Ze kunnen zichzelf onafhankelijk lokaliseren en organiseren. Op basis van het principe van edge computing heeft elke sensor zijn eigen computerunit. Hij kan de locatie van andere sensoren in het netwerk detecteren,” legt Oliver Biallawons uit. Hij is wetenschapper en lid van de interdisciplinaire expertisegroep “Civil Drone Systems” bij Fraunhofer FHR in Wachtberg. De taak van het zenden en ontvangen wordt verdeeld tussen de individuele sensoren. Deze werken onderling samen. Installatie van de gedecentraliseerde actieve en passieve sensoren gebeurt op de grond. Ze werken samen om het hele start- en landingsplatform en het luchtruim erboven waar te nemen. Het netwerk beslist welke sensor naar behoefte in actieve (zenden en ontvangen) en passieve (alleen ontvangen) modus werkt. Hoe meer sensoren in het netwerk, hoe groter het gebied dat men kan bewaken. Zelfs bij het toevoegen of verwijderen van een sensor of radarknooppunt kan het radarnetwerk feilloos blijven functioneren.

Draadloze communicatie

De sleutel tot de autonome organisatie en gedecentraliseerde verwerking van het netwerk is de verbinding tussen de individuele knooppunten via draadloze communicatiekanalen. Deze zijn geïntegreerd in het radarsignaal. Door de netwerkcommunicatie te integreren in het radarsignaal kan het signaal naadloos worden geïntegreerd in toekomstige telecommunicatie-infrastructuren. Dit is een belangrijke mijlpaal op weg naar het samenvoegen van volwaardige radar en telecommunicatie. “We integreren het communicatiesignaal in de radargolven in plaats van aparte kanalen te gebruiken voor radar en communicatie,” aldus de ingenieur.

Obstakels classificeren

De onderzoekers van het Civil Drone Systems (CDS) Network noemen nog een belangrijk kenmerk van het radarnetwerk. Het systeem kan, in tegenstelling tot testbewakingssystemen op basis van mobiele radio, eVTOL’s detecteren die geen communicatieapparaat zoals een chip of tag hebben. Dankzij de toevoeging van AI kan de veiligheidsoplossing niet alleen obstakels detecteren die inkomende of uitgaande vliegroutes blokkeren, maar deze ook classificeren. Dit betekent dat het objecten zoals bomen, vogels en drones kan classificeren. Het radarnetwerk kan zelfs de grootte van een drone en het aantal rotors herkennen.

Sensorsysteem

Het sensorsysteem bestaat al als demonstratiemodel, maar is nog niet geminiaturiseerd. “Naarmate de verstedelijking voortschrijdt, verwachten we op een gegeven moment ook dat transportsystemen de lucht in gaan. Dit kan alleen worden bereikt met behulp van geavanceerde veiligheidssystemen zoals ons modulaire, veerkrachtige netwerk van stralingsarme, communicerende radarknooppunten. Daarmee is foutloos starten en landen mogelijk,” aldus de onderzoeker. Het systeem wordt niet alleen overwogen voor gebruik in vertiports. In de toekomst zou het ook corridors door steden kunnen bewaken die door transportdrones worden gebruikt.

Openingsfoto: Radarnetwerken voor de toekomst van stedelijke luchtmobiliteit (foto: Fraunhofer FHR/Andreas Schoeps)

Lees ook: Futuristisch eVTOL voor Melbourne

LUCY: Een drone met oren

Onbemande luchtvaartuigen (UAV’s) zijn nuttig om te helpen bij het zoeken naar overlevenden in rampengebieden. Onderzoekers van het Fraunhofer Instituut willen drones in de toekomst uitrusten met microfoonarrays en ontwikkelden daarvoor LUCY (Listening system Using a Crow’s nest arraY). Hiermee zijn ze in staat om hulpkreten en andere akoestische signalen van slachtoffers vanuit de lucht nauwkeurig te lokaliseren. Dit vergroot de kans op een snelle redding van slachtoffers die niet met een camera te zien zijn aanzienlijk.

Overstromingen in Libië, Griekenland en Slovenië, branden in Hawaï en Tenerife, aardbevingen in Turkije en Marokko,… Wanneer een regio door een natuurramp wordt getroffen, telt elke minuut bij de pogingen om slachtoffers te redden. Maar het zoeken naar overlevenden is complex werk. Dit komt omdat gebouwen en wegen beschadigd kunnen zijn en grote gebieden mogelijk zijn afgesneden. Het gebruik van drones met daglichtcamera’s en warmtebeeldcamera’s wordt daarom steeds populairder. Ze kunnen snel over grote gebieden met verwoeste infrastructuur vliegen. Ze kunnen slachtoffers lokaliseren en de reactie van reddingsteams versnellen.

Beperkte effectiviteit

Het probleem is echter dat slachtoffers die vastzitten onder puin niet zichtbaar zijn voor deze beeldsensoren. Ook factoren zoals dikke rook, mist of duisternis beperken de effectiviteit van de camera’s. Voor dit soort scenario’s werken onderzoekers van Fraunhofer instituut voor Communicatie, Informatieverwerking en Ergonomie (FKIE) aan een oplossing waarmee akoestische sensoren aan de camera’s kunnen worden toegevoegd. FKIE-wetenschapper Macarena Varela ontwikkelde in samenwerking met collega’s en onderzoeksgroepleider Dr. Marc Oispuu LUCY, wat staat voor Listening system Using a Crow’s nest arraY. Het is een stukje technologie om het leven te redden van mensen die bedolven zijn onder puin of vastzitten in branden.

Microfoonarray

LUCY is een array van MEMS-microfoons – bekend als een kraaiennestarray. Doel is om ze op drones te monteren om te bepalen uit welke richting geluiden zoals hulpgeroep, geklap of klopsignalen komen. De kleine, robuuste MEMS-microfoons zijn goedkoop. Ze worden gebruikt in toepassingen zoals smartphones. Het bijzondere aan dit systeem is dat de microfoons in een speciale geometrische configuratie aan de onderkant van de drone zijn bevestigd. Hiermee kunnen ze geluid uit alle richtingen waarnemen. “Het hoogste uitkijkpunt op schepen waarmee je in alle richtingen kunt kijken, staat bekend als het kraaiennest. Hetzelfde geldt voor LUCY. Ons systeem kan vrijwel onbeperkt in alle richtingen horen,” legt Macarena Varela uit.

Menselijk oor

LUCY werkt op dezelfde manier als het menselijk oor. Het vangt geluidsinformatie op en geeft deze door aan de hersenen waar analyse volgt. In het geval van het array-systeem zijn de microfoons de oren en een signaalverwerkingseenheid vormt de hersenen. Dit systeem bepaalt de richting waaruit de geluiden komen.

48 microfoons

LUCY heeft op dit moment 48 microfoons. Hiermee is het mogelijk de richting van de geluidsbron zeer nauwkeurig te bepalen. “Ruimtelijk horen werkt duidelijk beter met 48 of meer microfoons dan met twee akoestische sensoren. En zowel gericht horen in een bepaalde richting als het vermogen om bepaalde geluiden te negeren zijn ook verbeterd”, zegt Dr. Oispuu. Bovendien is het systeem in staat om frequenties waar te nemen die het menselijk oor niet kan registreren. In de toekomst zal het aantal microfoons worden uitgebreid tot 256 sensoren die signalen in realtime kunnen verwerken.

Afleidende omgevingsgeluiden

Het systeem blokkeert afleidende omgevingsgeluiden. Denk bijvoorbeeld aan wind of vogels, maar ook aan de draaiende rotors van de drone zelf. Methoden van kunstmatige intelligentie (AI) en adaptieve filters worden gebruikt om signalen eruit te filteren. Tegelijkertijd wordt het systeem geleerd om geluidspatronen te detecteren zoals schreeuwen, bonzen of klappen. Deze geluidspatronen gebruiken mensen in nood vaak om de aandacht te trekken.

Artificiële intelligentie

Om het systeem in staat te stellen dit te doen, gebruikt het een database van verschillende geluiden of handtekeningen waarop de AI van tevoren is getraind. In combinatie met signaalverwerkingstechnieken maakt dit het mogelijk om geluiden te detecteren en te classificeren en hun invalshoek nauwkeurig te bepalen. Bovendien zorgt een compacte verwerkingseenheid ervoor dat een zeer snelle verwerking van signalen mogelijk is. Wanneer zich een ramp voordoet, worden de ontvangen locatiegegevens doorgestuurd naar de reddingsteams. Die kunnen dan bijvoorbeeld tablets gebruiken om de exacte positie van de slachtoffers te bepalen.

Lichtgewicht LUCY

Dankzij hun schaalbaarheid kunnen de sensormodules en microfoonarrays worden gebruikt op tal van commercieel verkrijgbare drones. Omdat zowel de MEMS-technologie als de drones relatief goedkoop zijn, kunnen meerdere onbemande luchtvaartuigen worden gebruikt om het rampgebied effectief te onderzoeken. Door het lage gewicht kunnen hulpverleners het LUCY-systeem met zich meedragen om het ook op de grond te gebruiken. En het kan op voertuigen worden gemonteerd of als stationaire apparatuur worden gebruikt. De FKIE-onderzoekers werken momenteel aan verdere verbeteringen van het experimentele systeem.

Openingsfoto: Bij rampen worden drones steeds vaker ingezet om snel over grote gebieden met verwoeste infrastructuur te vliegen, slachtoffers te lokaliseren en de reactie van reddingsteams te versnellen. (foto: Fraunhofer FKIE)

Lees ook: Drones beschermen windturbines tegen ijs