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Autonome fliegende Drohnenschwärme zur schnellen Erfassung und Vorhersage möglicher Schadensauswirkungen bei großflächigen Gefährdungen (SkyObserver)

  • Passenbrunner, Thomas Ernst (Forscher*in)
  • Schwarzgruber, Thomas (Forscher*in)
  • Del Re, Luigi (Projektleiter*in)

Projekt: Geförderte ForschungFFG - Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft

Projektdetails

Beschreibung

Beim Auftreten von Gefahrenlagen wie etwa beim unkontrollierten Austritt von flüssigen oder gasförmigen Schadstoffen jeglicher Art ist die robuste Erfassung und Vorhersage möglicher Schadensauswirkungen von entscheidender Bedeutung für die Planung der Rettungseinsätze. Weiterhin spielt das schnelle Auffinden von vor der Gefahr fliehenden Personen eine entscheidende Rolle. Auf Basis von unbemannten Kleinstfluggeräten (Unmanned Air Vehicles - UAVs) soll ein Lagebild erstellt werden, das die Einsatzleitung bei der optimalen Koordinierung der Einsatzkräfte unterstützen kann. Diese unbemannten Kleinstflugzeuge sollen mit Sensoren ausgestattet werden, die die Erkennung von gefährlichen Schadstoffen sowie von sich bewegenden Personen direkt vor Ort ermöglichen. Auf Basis dieser Daten wird eine bessere Koordinierung von Einsatzkräften im Katastrophenfall möglich sein.
StatusAbgeschlossen
Tatsächliches Beginn-/Enddatum01.09.200931.08.2012

Projektbeteiligte

  • Johannes Kepler Universität Linz (Leitung)
  • AeroSpy GmbH (Projektpartner*in)
  • AIT Austrian Institute of Technology GmbH (Projektpartner*in)
  • Bundesministerium für Landesverteidigung und Sport (Projektpartner*in)
  • market Marktforschungs-Ges.m.b.H. & Co.KG (Projektpartner*in)
  • Landes-Feuerwehrverband OÖ, Zentralleitung des Katastrophenschutzes der oö Landesregierung (Projektpartner*in)
  • ZAMG - Zentralanstalt für Meterologie und Geodynmaik (Projektpartner*in)
  • SG concepts gmbh (Projektpartner*in)
  • Berufsfeuerwehr Linz (Projektpartner*in)
  • NOVOTECH Elektronik GmbH (Projektpartner*in)

Wissenschaftszweige

  • 206 Medizintechnik
  • 202027 Mechatronik
  • 207109 Schadstoffemission
  • 202003 Automatisierungstechnik
  • 203 Maschinenbau
  • 202034 Regelungstechnik
  • 202012 Elektrische Messtechnik
  • 203027 Verbrennungskraftmaschinen
  • 202 Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik
  • 206002 Elektromedizinische Technik
  • 206001 Biomedizinische Technik

JKU-Schwerpunkte

  • Sustainable Development: Responsible Technologies and Management
  • Digital Transformation