Im Dezember 2019 wurde die größte Drohnenhalle Europas an der Klagenfurter Universität eröffnet. Die Forscher:innen des Dronehub Klagenfurt finden hier eine sichere, hoch modern ausgestattete Umgebung vor, um neue Technologien zu erproben und entsprechende Daten zu sammeln. Für die meisten hier betriebenen Forschungsprojekte ist zentral: Man muss Drohnen und deren Lage möglichst genau erfassen und lokalisieren können. In der Drohnenhalle erfolgt dies auf einer Grundfläche von 150 Quadratmetern und mit einer Höhe von zehn Metern über 37 hochpräzise Kameras, die mit Hilfe von Infrarot-LEDs jede Bewegung im gesamten Volumen der Halle verfolgen. Die Drohnenhalle ist außerdem mit einem HPC High Performance Computer sowie einem Kabelroboter mit vier Winden und Seilen ausgestattet.
Die Drohnenhalle der Universität Klagenfurt ist im Lakeside Science & Technology Park in unmittelbarer Nachbarschaft zu Joanneum Research angesiedelt. Koordiniert werden die Arbeiten in der Drohnenhalle von der Forschungsgruppe Control of Networked Systems.
Seit 2008 arbeiten Forscher:innen an der Universität Klagenfurt an neuen Technologien, die den Einsatz von Drohnen verbessern sollen. Im Fokus steht dabei die Entwicklung von autonomen Multidrohnensystemen, in denen mehrere Drohnen autonom navigieren, sich selbstständig koordinieren und Daten austauschen. Die Vision ist, dass Drohnenschwärme ähnlich einem Vogelschwarm ohne zentrale Programmierung Aufgaben erledigen. Eine große Herausforderung ist dabei die kamerabasierte Navigation, die es den Drohnen ermöglicht, sich ein Bild von der Umgebung zu machen und sich so in Gebieten unabhängig von GPS zu orientieren. Aber auch die drahtlose (Multimedia-) Kommunikation zwischen den Drohnen und deren Anbindung an 5G-Netze muss gelöst werden. Die Einsatzgebiete der in Klagenfurt entwickelten Drohnentechnologien sind vielfältig: Sie finden Anwendung beim Roten Kreuz und bei der Feuerwehr, in Industrieumgebungen oder in Reedereien bei der Wartung von Schiffen, bei der Waldinventur oder unter marsähnlichen Bedingungen bei einer Analog-Weltraummission.
Diese Forschungsarbeiten sind im Dronehub Klagenfurt gebündelt. Dazu tragen vier Forschungsgruppen bei: Control of Networked Systems (Leitung: Stephan Weiss & Jan Steinbrener), Mobile Systems (Leitung: Christian Bettstetter), Pervasive Computing (Leitung: Bernhard Rinner) und Multimedia Communication (Leitung: Hermann Hellwagner & Christian Timmerer).
Drohnenhalle | Foto: aau/Waschnig
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Forschungskommunikation2022-05-05 08:17:052023-05-15 13:01:10Theater in der Drohnenflughalle: Woyzeck Panopticon
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Forschungskommunikation2021-11-30 10:24:012023-05-15 13:01:37Neues Forschungsprojekt: Bessere Augen für Roboter und Drohnen
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Forschungskommunikation2021-08-09 16:05:532023-05-15 13:02:14Junge AAU-Drohnenforscher Agata und Michał Barciś gewinnen mit Michał Jagielski Drone Bot Contest der Deep Drone Challenge 2021Christian Brommer, Alessandro Fornasier, Martin Scheiber, Jeff Delaune, Roland Brockers, Jan Steinbrener, Stephan Michael Weiss: The INSANE dataset: Large number of sensors for challenging UAV flights in Mars analog, outdoor, and out-/indoor transition scenarios. The International Journal of Robotics Research, SAGE Journals, 2024, S. 1 - 31.
Martin Scheiber, Alessandro Fornasier, Christian Brommer, Stephan Michael Weiss: Revisiting multi-GNSS Navigation for UAVs - An Equivariant Filtering Approach. 2023 21st International Conference on Advanced Robotics (ICAR), IEEE, Piscataway (NJ), 2024, S. 134 - 141.
Giulio Delama, Farhad Shamsfakhr, Stephan Michael Weiss, Daniele Fontanelli, Alessandro Fornasier: UVIO: An UWB-Aided Visual-Inertial Odometry Framework with Bias-Compensated Anchors Initialization. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, Piscataway (NJ), 2023,
Alessandro Fornasier, Pieter van Goor, Eren Allak, Robert Mahony, Stephan Michael Weiss: MSCEqF: A Multi State Constraint Equivariant Filter for Vision-Aided Inertial Navigation. IEEE Robotics and Automation Letters, IEEE, 9, Piscataway (NJ), 2023, S. 731 - 738.
Visar Arapi, Alexander Hardt-Stremayr, Stephan Michael Weiss, Jan Steinbrener: Bridging the simulation-to-real gap for AI-based needle and target detection in robot-assisted ultrasound-guided interventions. Springer Nature, 2023,
Jan Steinbrener, Vesna Dimitrievska, Federico Pittino, Frans Starmans, Roland Waldner, Jürgen Holzbauer, Thomas Arnold: Learning metric volume estimation of fruits and vegetables from short monocular video sequences. Heliyon, Cell Press, 9, 2023, S. e14722 - e14722.
Thomas Georg Jantos, Christian Brommer, Eren Allak, Stephan Michael Weiss, Jan Steinbrener: AI-Based Multi-Object Relative State Estimation with Self-Calibration Capabilities. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2023), 2023,
Rohit Sudhakar Dhakate, Christian Brommer, Christoph Böhm, Harald Gietler, Stephan Michael Weiss, Jan Steinbrener: Autonomous Control Of Redundant Hydraulic Manipulator using Reinforcement Learning with Action Feedback. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, Piscataway (NJ), 2022,
Roland Jung, Stephan Michael Weiss: Scalable and Modular Ultra-Wideband Aided Inertial Navigation,. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, Piscataway (NJ), 2022,
Jan Kazimierz Michalczyk, Roland Jung, Stephan Michael Weiss: Tightly-Coupled EKF-Based Radar-Inertial Odometry. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, Piscataway (NJ), 2022,
Thomas Georg Jantos, Mohamed Amin Hamdad, Wolfgang Granig, Stephan Michael Weiss, Jan Steinbrener: PoET: Pose Estimation Transformer for Single-View, Multi-Object 6D Pose Estimation. Proceedings of Machine Learning Research, 2022,
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Eren Allak, Axel Barrau, Roland Jung, Jan Steinbrener, Stephan Michael Weiss: Centralized-Equivalent Pairwise Estimation with Asynchronous Communication Constraints for two Robots. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, Piscataway (NJ), 2022, S. 8544 - 8551.
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Harald Gietler, Christoph Böhm, Stefan Ainetter, Christian Schöffmann, Friedrich Fraundorfer, Stephan Michael Weiss, Hubert Zangl: Forestry Crane Automation using Learning-based Visual Grasping Point Prediction. 2022 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS), IEEE, Piscataway (NJ), 2022, S. 1 - 6.
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Hikmet Beyoglu, Stephan Michael Weiss, Bernhard Rinner: Multi-Agent Path Planning and Trajectory Generation for Confined Environments. Proceedings of the 2022 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), IEEE, Piscataway (NJ), 2022, S. 655 - 663.
Jan Kazimierz Michalczyk, Christian Schöffmann, Alessandro Fornasier, Jan Steinbrener, Stephan Michael Weiss: Radar-Inertial State-Estimation for UAV Motion in Highly Agile Manoeuvres. Proceedings of the 2022 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), IEEE, Piscataway (NJ), 2022,
Alessandro Fornasier, Yonhon Ng, Robert Mahony, Stephan Michael Weiss: Equivariant Filter Design for Inertial Navigation Systems with Input Measurement Biases. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2022) , 2022, S. 4333 - 4339.
Jan Steinbrener, Christian Brommer, Thomas Georg Jantos, Alessandro Fornasier, Stephan Michael Weiss: Improved State Propagation through AI-based Pre-processing andDown-sampling of High-Speed Inertial Data. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2022) , 2022,
Christoph Böhm, Pascal Brault, Quentin Delamare, Paolo Giordano, Stephan Michael Weiss: COP: Control & Observability-aware Planning. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2022) , 2022,
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