Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMSIm Anwendungsbereich Infrastrukturüberwachung ist »Drones4Energy« mit wesentlichen Beiträgen vom Fraunhofer IMS ein innovatives Drohnenprojekt, in dem neuste Technologien und Lösungen für die Inspektion von Freileitungen mittels autonomer Drohnensysteme erforscht und entwickelt werden. Gegenstand des Projektes ist ein innovatives Ladekonzept zur Ermöglichung eines autonomen Betriebs des Drohnensystems: Die Drohnen laden ihren Akku über das Freileitungskabel selbständig auf. Ergebnis des Projektes wird ein kollaboratives Drohnensystem zur hocheffizienten Inspektion des Stromnetzes sein.
Infrastrukturüberwachung am Beispiel von Freileitungen
Infrastrukturüberwachung
Im Bereich Infrastrukturüberwachung ist »Drones4Energy« ein innovatives Drohnenprojekt, in dem neuste Technologien und Lösungen für einen autonomen Betrieb von Drohnen zur Inspektion von Freileitungen erforscht und entwickelt werden.
© Fraunhofer IMS
Infrastrukturüberwachung
Autonome Drohnen inspizieren eine Freileitung
Der Akku der Drohnen wird mittels induktivem Harvesting an der Freileitung aufgeladen
Ziel des Projekts ist es, Freileitungen kostengünstig und automatisiert überwachen zu können. Mit verschiedenen Sensoren wie Kameras und LIDAR wird das Leiterseil lückenlos durch Drohnen erfasst. Mit einer Auswertesoftware basierend auf Methoden des maschinellen Lernens werden die gesammelten Daten ausgewertet und Defekte automatisiert erkannt. Somit entfallen für die Infrastrukturüberwachung aufwendige Hubschrauberflüge. Der effiziente Einsatz eines Drohnensystems wird durch einen vollständig autonomen Betrieb der einzelnen Drohne sowie die Synchronisation mit anderen Drohnen in einem Schwarm ermöglicht.
Eine besondere Anforderung ist eine möglichst lange Flugzeit zu erreichen, um den autonomen Betrieb effizient nutzen zu können. Da sich die Akku-Kapazität in Gewicht niederschlägt, soll das Leiterseil als Energiequelle dienen, um die Drohnen mittels induktivem Harvester zwischendurch nachzuladen. Die Drohne hängt sich mit dem Harvester an die Hochspannungsleitung und lädt die Batterie der Drohne. Somit wird eine deutliche Gewichtsreduktion erreicht und eine theoretisch unbegrenzte Operationszeit ermöglicht.
Ein hochmodernes Drohnen-Steuerungssystem wird vom »Unmanned Aerial-Systems Center« (UAS) der Universität Süddänemark entwickelt, um die Drohne in der Nähe eines aktiven Leiterseils zu stabilisieren sowie den Harvester an der Leitung zu halten und dabei gleichzeitig robust gegenüber elektromagnetischen Störungen zu sein. Eine Kombination aus Präzisionsnavigationssystemen, LiDARs und magnetischen Sensoren wird in der Drohne verwendet. Das Steuerungssystem analysiert die erfassten Daten und steuert die Drohne, findet die aktive Leitung, plant einen Weg zu dieser und führt schließlich einen Ladelandevorgang durch. Sobald die Batterie vollständig geladen ist und das Wetter einen Flug zulässt, führt das Steuersystem den sicheren Start durch. So werden vom »Institute for Mathematics & Computer Science« (IMADA) der Universität Süddänemark Standard-APIs (Application Program Interfaces) entwickelt, um die Drohne mit einem Cloud-Service zu verbinden, der Informationen über das aktuelle und erwartete Wetter, den geplanten Inspektionsweg und den Abrechnungsplan liefert. IMADA wird auch den hochmodernen Maschinellen Lernalgorithmus verbessern, um die Inspektionsergebnisse zu optimieren und nur die relevanten Inspektionsdaten zu speichern.
Um die Inspektionszeit zu optimieren und die Genauigkeit zu verbessern, wird ein kollaboratives Drohnensystem gebildet und entlang der Freileitung eingesetzt. Ein drahtloses Kommunikationsnetzwerk mit geringer Leistung und großer Reichweite, das auf der LoRaWAN-Technologie basiert und vom Projektpartner Develco A/S entwickelt wurde, ermöglicht die Kommunikation zwischen den Drohnen in einem Schwarm. Das Netzwerk wird eine Inter-Drohnen-Kommunikation zusammen mit der Internet-Kommunikation ermöglichen, um die Drohnen über die Bodenkontrollstation zu überwachen und zu steuern, die die Missionen der Drohnen aktualisiert und die Inspektionsergebnisse sammelt. Softwarealgorithmen für kooperierende Drohnen wie Aufgabenverteilung und Koordination werden von der Universität Aarhus erforscht und entwickelt.
Um das entwickelte autonome Drohnensystem zu validieren, werden drei verschiedene Anwendungsfälle betrachtet, die auf den Erfahrungen des Projektpartners GeoPartner Inspection basieren. Die Use Cases werden in zwei Phasen umgesetzt:
- Phase 1. „Indoor“ im Drohnen Testzentrum am Flughafen Odense und
- Phase 2. „Outdoor“ an einem aktiven Freileitungssegment, das von Versorger EnergiNet bereitgestellt wird.
Das Startup-Unternehmen »Science Venture Danmark« (SVD) ist für die Erstellung und Umsetzung der kommerziellen Roadmap für Drones4Energy verantwortlich. Der Businessplan wird parallel zu den technischen Arbeitspaketen im Detail erstellt. Die kommerzielle Strategie konzentriert sich auf die Entwicklung der Drones4Energy-Technologien zu Produkten, die auf allen auf dem Markt relevanten Drohnen herstellerunabhängig angeboten werden können.
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