@phdthesis{,
    author = {Ruß, Martin},
    title = {Realisierung eines Sensor- & Perzeptionsmanagement Systems für unbemannte fliegende Plattformen},
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    year = {2023},
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    keywords = {Sensor- und Perzeptionmanagement, UAV, UAS, Sensordatenauswertung, neuronale Netze, CNNs},
    abstract = {In Anwendungsgebieten der Überwachung, des Katastrophenschutzes oder der Inspektion sind der flexible und zuverlässige Einsatz von Missionssensoren für bemannte und unbemannte Flugsysteme von großer Relevanz. Aus betriebswirtschaftlichen und operationellen Gründen besteht hierbei der Bedarf, die manuelle Auswertung der Sensordaten zu automatisieren. Der Schritt zu einer der menschlichen Bildauswertung ähnlichen Qualität gestaltet sich allerdings schwieriger als gedacht. Die Herausforderungen sind u.a. sich verändernde Umweltsituationen wie der störende Einfluss dynamischer Licht- und Wetterbedingungen, variierende Einsatzgebiete, die limitierten Ressourcen fliegender Plattformen und die Komplexität der Subsysteme. Sich ergänzende Sensorarten sowie ein effizienter und an Umgebungsbedingungen angepasster Einsatz der Algorithmen könnten Grundlage einer Lösung sein, die die den jeweiligen Messprinzipien zugrunde liegenden Einschränkungen berücksichtigt und die Güte der Messungen steigert. Die Fragestellung lautet hierbei: Wie kann der Einsatz der Missionssensoren sowie eine situationsangepasste Auswertung auf unbemannten Fluggeräten automatisiert werden, so dass auch unter dynamischen Umwelteinflüssen und trotz eingeschränkter Ressourcen eine hohe Leistung der Sensordatenauswertung garantiert werden kann? Im Rahmen dieser Arbeit wird hierzu ein ganzheitliches Systemkonzept für unbemannte Plattformen vorgeschlagen, das umgesetzt und im Zuge von Flugversuchen evaluiert wurde. Auf höchster Ebene empfängt das Mission Management System (MMS) Aufträge von den Operateuren und zerlegt sie in Warnungs- und Navigationsaufgaben. Diese Aufgaben werden dann an untergeordnete Teilsysteme weitergeleitet - das Flight Management System (FMS) und das Sensor- und Perzeptionsmanagementsystem (SPMS). Zur Realisierung wurden einerseits Wahrnehmungs- und Sensorfähigkeiten mithilfe von Bayesschen Netzen modelliert, andererseits wurde ein marktbasiertes Kettenmanagement implementiert. Die Auswertung redundanter Kettenmodelle ermöglicht die Adaption an den aktuellen Umweltkontext im Sinne einer Kettenrangfolgebestimmung während des Fluges. Der Einsatz des SPMS ermöglichte eine automatisierte, ganztägige und ganzjährige Auswertung von Sensordaten unter schwierigen Umweltbedingungen im nominalen Betrieb. Selbst die schlechteste Leistung des SPMS während der Flugversuche erreichte mit einem F2-Score von 89% einen sehr guten Zuverlässigkeitsbereich. Neben dem nominalen Betrieb, konnte mit dem SPMS ein Fail-Operational-Betrieb bei Ausfällen von Sensoren sowie ein ressourcenoptimierter Betrieb ermöglicht und nachgewiesen werden.},
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    school = {Universität der Bundeswehr München},
    
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