Indoor Drone Inspection (InDroSpect)

Inspektionen in Gebäuden, Industrieanlagen, Schächten, Dachräumen, Hallen oder anderen schwer zugänglichen Bereichen können mit erheblichem organisatorischem und technischem Aufwand verbunden sein.

Je nach Umgebung können Gerüste, Hubarbeitsbühnen, Seilzugangstechnik oder das Betreten enger beziehungsweise exponierter Bereiche erforderlich sein. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an eine regelmäßige und nachvollziehbare Zustandsdokumentation.

Bestehende Indoor-Drohnensysteme sind häufig auf bestimmte Einsatzbereiche festgelegt, nur eingeschränkt anpassbar oder mit hohen Anschaffungs- und Betriebskosten verbunden.

InDroSpect untersucht deshalb, wie eine modular aufgebaute Indoor-Drohne für unterschiedliche industrielle und infrastrukturelle Inspektionsaufgaben entwickelt werden kann.

In Gebäuden, Hallen, Schächten und technischen Anlagen steht üblicherweise kein zuverlässiger GNSS- oder GPS-Empfang zur Verfügung.

Die Drohne kann ihre Position deshalb nicht auf dieselbe Weise bestimmen wie eine herkömmliche Vermessungs- oder Außendrohne. Stattdessen wird im Projekt eine Kombination aus SLAM, Sensorfusion, Kameradaten, LiDAR, inertialer Messtechnik und weiteren Navigationsinformationen untersucht.

SLAM steht für „Simultaneous Localization and Mapping“. Dabei erstellt das System während der Bewegung eine räumliche Karte seiner Umgebung und bestimmt gleichzeitig die eigene Position innerhalb dieser Karte.

Die Navigation soll unter anderem folgende Aufgaben unterstützen:

- Erfassung der räumlichen Umgebung
- Bestimmung der eigenen Position
- Erkennung von Wänden, Decken und Hindernissen
- Stabilisierung des Fluggeräts
- Planung und Überwachung von Flugwegen
- Anflug vorgegebener Wegpunkte
- Anpassung an Veränderungen der Umgebung
- Rückführung und Dokumentation der aufgenommenen Daten

Im Projekt ist eine semi-autonome Navigation vorgesehen. Das bedeutet, dass bestimmte Flug- und Navigationsaufgaben automatisiert unterstützt werden können, während Überwachung, Freigabe und Eingriffsmöglichkeiten weiterhin bei einer verantwortlichen Person liegen.

Eine vollständig autonome Durchführung sämtlicher Inspektionsaufgaben ohne menschliche Überwachung wird damit nicht zugesichert.

Das Forschungsprojekt untersucht sowohl kabelgebundene als auch kabellose Systemausführungen.

Bei einem kabelgebundenen Betrieb kann die Drohne über eine Verbindung mit Energie und gegebenenfalls Daten versorgt werden. Dadurch sollen längere Einsatzzeiten bei geeigneten und nicht zu komplexen Umgebungsbedingungen ermöglicht werden.

Ein kabelloser Betrieb bietet eine größere Bewegungsfreiheit und soll insbesondere für schwer zugängliche oder räumlich komplexe Bereiche untersucht werden.

Welche Betriebsform geeignet ist, hängt unter anderem von folgenden Faktoren ab:

- Größe und Aufbau des Inspektionsbereichs
- mögliche Verhakungs- oder Kollisionsstellen
- notwendige Einsatzdauer
- benötigte Bewegungsfreiheit
- Funk- und Datenverbindung
- erforderliche Sensorik
- Sicherheits- und Rückholkonzept

Auch im kabelgebundenen Betrieb muss sichergestellt werden, dass die Verbindung nicht an Bauteilen hängen bleibt oder den Flugweg beeinträchtigt.

Ein weiterer Forschungsschwerpunkt ist die KI-gestützte Verarbeitung von Bild- und Sensordaten.

Dafür werden unter anderem Foundation-Modelle und Verfahren zur Verbesserung und Klassifikation von Bilddaten untersucht. Ein Anwendungsbereich ist die sogenannte Super-Resolution, mit der geprüft wird, ob der nutzbare Informationsgehalt von Aufnahmen softwaregestützt verbessert werden kann.

Darüber hinaus soll untersucht werden, ob ausgewählte Auffälligkeiten in Inspektionsdaten automatisiert markiert oder klassifiziert werden können.

Dazu können abhängig von Trainingsdaten, Sensorik und Anwendungsfall beispielsweise gehören:

- auffällige Oberflächenbereiche
- Schweißnähte und Verbindungen
- sichtbare Risse oder Abplatzungen
- Korrosionsverdachtsstellen
- thermische Auffälligkeiten
- Verformungen
- Abweichungen gegenüber Vergleichsaufnahmen

Die Software soll Fachleute bei der Sichtung größerer Datenmengen unterstützen. Eine automatisierte Markierung oder Klassifikation ist jedoch keine abschließende Schadensfeststellung.

Auffällige Stellen müssen weiterhin von entsprechend qualifizierten Personen geprüft und fachlich bewertet werden. Die Verantwortung für die Beurteilung eines Bauteils, einer Anlage oder eines Schadens verbleibt bei den dafür zuständigen Fachleuten.

Ein wesentlicher Teil des Forschungsprojekts betrifft die additive Fertigung von Struktur- und Leichtbauteilen.

Untersucht wird insbesondere die Herstellung kohlenstofffaserverstärkter Bauteile mittels filamentbasierter additiver Fertigung. Dafür wird ein FFF-Drucksystem für Carbon-Endlosfasern entwickelt und optimiert.

Der Forschungsansatz soll unter anderem ermöglichen:

- anpassbare Bauteilgeometrien
- parametrische Konstruktion
- topologieoptimierte Leichtbauteile
- Herstellung komplexer Strukturen
- werkzeugarme Produktion
- Anpassung einzelner Komponenten an neue Sensoren
- reproduzierbare Fertigung von Prototypen und Kleinserien

Ob und in welchem Umfang dadurch Zeit- oder Kostenvorteile entstehen, muss anhand der tatsächlich hergestellten Bauteile, Fertigungszeiten, Materialkosten und Qualitätsanforderungen bewertet werden.

Die entwickelten Komponenten werden im Rahmen des Projekts schrittweise in Funktions-, Labor- und Feldtests untersucht.

Vorgesehen sind unter anderem:

- Funktionstests einzelner Komponenten
- Prüfung des modularen Drohnenaufbaus
- Versuche zur GPS-freien Navigation
- Tests der Sensorintegration
- kontinuierliche Generierung von Bild- und Sensordaten
- Tests in einem Tank-Simulator
- Untersuchung von Schweißnähten
- Indoor-Tests
- industrielle Anwendungstests
- Erprobung unter realitätsnahen Einsatzbedingungen

Ein industrieller Anwendungsfall ist die Inspektion von Produktionsanlagen bei SCHOELLER-BLECKMANN Precision Technology GmbH.

Weitere Prototypen sollen für reale Anwendungsfälle und Datenaufnahmen bei Drohnenscan Huber OG und Ingenieurbüro DENDL e.U. eingesetzt werden.

Mit InDroSpect wird untersucht, ob eine modulare Indoor-Drohne zukünftig:

- schwer zugängliche Bereiche aus sicherer Entfernung erfassen kann
- die Exposition von Personen in bestimmten Gefahrenbereichen verringern kann
- wiederholbare Bild- und Sensordaten bereitstellen kann
- Inspektionsbereiche räumlich dokumentieren kann
- unterschiedliche Sensoren auf einer Plattform verbinden kann
- Fachleute bei der Sichtung großer Datenmengen unterstützen kann
- auffällige Bereiche für eine weitere Prüfung markieren kann
- manuelle Kontrollgänge ergänzen kann
- eine nachvollziehbare digitale Inspektionsdokumentation unterstützen kann

Ob und in welchem Umfang diese Vorteile erreicht werden, wird im Rahmen der Entwicklung und der vorgesehenen Feldtests untersucht.

InDroSpect ist ein laufendes Forschungs- und Entwicklungsprojekt. Die beschriebenen Funktionen, Leistungsmerkmale und Einsatzbereiche stellen Projektziele dar und sind nicht mit bereits abschließend validierten Produkteigenschaften gleichzusetzen.

Inspektionsaufnahmen, KI-Markierungen und automatisierte Klassifikationen ersetzen keine gesetzlich vorgeschriebene Prüfung und keine fachliche Beurteilung durch entsprechend befugte oder qualifizierte Personen.

Das Drohnensystem entscheidet nicht abschließend über:

- Vorliegen oder Ursache eines Schadens
- Tragfähigkeit oder Standsicherheit
- Betriebssicherheit einer Anlage
- Notwendigkeit einer Reparatur
- Freigabe eines Bauteils oder Bereichs
- Einhaltung technischer Normen
- weitere betriebliche oder rechtliche Maßnahmen

Auch bei semi-autonomen Funktionen müssen Einsatzplanung, Systemüberwachung, Sicherheitsmaßnahmen und Verantwortlichkeiten eindeutig festgelegt werden.

Die Zulässigkeit eines konkreten Einsatzes hängt unter anderem von Einsatzort, Gefährdungsbeurteilung, Betriebsumgebung, Sensorik, Funkverbindung, Datenschutz, Eigentumsrechten und den zum Einsatzzeitpunkt geltenden Vorschriften ab.