In situ airborne measurements of atmospheric and sea surface parameters related to offshore wind parks in the German Bight

Between 6 September 2016 and 15 October 2017, meteorological measurement flights were conducted above the German Bight in the framework of the project WIPAFF (Wind Park Far Field). The scope of the measurements was to study long-range wakes with an extent larger than 10 km behind entire wind parks, and to investigate the interaction of wind parks and the marine atmospheric boundary layer. The research aircraft Dornier 128 of the Technische Universität (TU) Braunschweig performed in total 41 measurement flights during different seasons and different stability conditions. The instrumentation consisted of a nose boom with sensors for measuring the wind vector, temperature and humidity, and additionally sensors for characterizing the water surface, a surface temperature sensor, a laser scanner and two cameras in the visible and infrared wavelength range. A detailed overview of the aircraft, sensors, data post-processing and flight patterns is provided here. Further, averaged profiles of atmospheric parameters illustrate the range of conditions. The potential use of the data set has been shown already by first publications. The data are publicly available in the world data centre PANGAEA (https://doi.org/10.1594/PANGAEA.902845; Bärfuss et al., 2019a)

Using combined IMU/Stereo Vision/cooperative GNSS System for Positioning of UxV Swarms within Catastrophic Urban Scenarios

The usage of unmanned air (UAV) and ground (UGV) vehicles for different applications has increased in recent times. Due to time efficient operation, swarms of unmanned air and/or ground vehicles (UxV) could be used to cope with large areas or in catastrophic urban scenarios. Satisfying the demand for reliable information is one of the current challenges for unmanned vehicles. The absolute and relative position of the vehicles is indispensable for acting within a swarm. Especially in urban scenarios the reliability of position information using GNSS can be degraded by environmental conditions. To achieve this purpose this paper presents a combined system of inertial measurement unit (IMU), stereo vision and cooperative GNSS system. The fusion of the data measured by these subsystems has been realized by using an Extended Kalman Filter (EKF). Additionally an algorithm for failure detection and exclusion (FDE) has been implemented to increase the combined system's performance, concerning integrity aspects and also the position accuracy by the exclusion of degraded GNSS signals for positioning. The performance of the overall system is evaluated based on real world experiments

NExt UAV: Positionierung in UAV/UGV Schwärmen mit low cost GNSS, INS und bildbasierten Verfahren für Explorationsaufgaben

Luftfahrzeuge (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) als auch bodengebundene (Unmanned Ground Vehicle, UGV) immer mehr an Bedeutung. Sie können einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, potentielle Gefahren in Katastrophenszenarien für Rettungskräfte im Vorfeld zu analysieren und einzuschätzen, womit eine zeiteffiziente Planung von Rettungseinsätzen durchgeführt werden kann. Eine weitere Effizienzsteigerung ist durch den Einsatz von mehreren UAV/UGV in einem Verbund bzw. Schwarm zu erzielen. Hierfür ist sowohl die relative als auch die absolute Position einzelner Schwarmteilnehmer unverzichtbar. Die Position kann durch Satellitennavigationssysteme bestimmt werden, da diese Systeme unabhängig von möglicher zerstörter Infrastruktur zur (hochgenauen) Positionsbestimmung (Referenzstationen) am Boden ist. Dem Ansatz einer kooperativen Schwarmortung folgend, ist ein Austausch von Positionsinformationen zwischen den Schwarmteilnehmern unabdingbar. Hierfür werden die Messdaten zwischen den einzelnen Schwarmteilnehmer direkt oder indirekt mit Hilfe eines Ad-hoc-Netzwerkes ausgetauscht. Die so gewonnenen Daten können mit Hilfe eines kombinierten Positionierungsalgorithmus aus Stand-alone und Doppeldifferenz Verfahren ausgewertet werden. Vervollständigt wird das Gesamtsystem durch ein Inertialmesssystem (IMU) zur Bestimmung des vollständigen Zustandsvektors des einzelnen UAV/UGV und optischer Sensorik (Stereokamera). Für den Einsatz in Gebieten mit zu erwartenden stark degradierten bzw. nicht vorhandenen GNSS Messungen (urbane Szenarien) soll ein Fault Detection and Exclusion Verfahren basierend auf IMU/GNSS Filterbanken implementiert werden. Dieses Verfahren erlaubt fehlerbehaftete GNSS Messungen zu detektieren und von der weiteren Prozessierung auszuschließen. Insbesondere in urbanen Szenarien oder beim Einflug in Gebäude ist eine GNSS-unabhängige Stützgröße für die Inertialmesseinheit erforderlich. Hierfür können Informationen der optischen Sensorik genutzt werden. Darüber hinaus können die Bildinformationen dazu verwandt werden, Karten von dem zu untersuchenden Gebiet zu erstellen