Innovatives Drohnenabwehrsystem (IDAS-PRO); Teilvorhaben: Abfangdrohnen
| dc.contributor.author | Rothe, Julian | |
| dc.contributor.author | Henriquez Wehr, Martin | |
| dc.contributor.author | Kessler, Nicolas | |
| dc.contributor.author | Wendte, Sven | |
| dc.contributor.author | Hohbach, Annika | |
| dc.contributor.author | Montenegro, Sergio | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-25T06:41:24Z | |
| dc.date.available | 2025-09-25T06:41:24Z | |
| dc.date.issued | 2025-09-24 | |
| dc.description.abstract | Die zunehmende Verbreitung und einfache Verfügbarkeit von Drohnen stellt eine zunehmende Gefahr für die zivile Sicherheit dar. Existierenden Abwehrmaßnahmen funktionieren oft nur unzureichend, was vor allem zivile Sicherheitsbehörden vor große Probleme beim Schutz von Liegenschaften, Gefängnissen oder Großveranstaltungen stellt. Das IDAS-PRO Verbundprojekt wurde im Rahmen der Förderrichtlinie "Innovationen umfassend nutzen - Praxisleuchttürme der zivilen Sicherheit" gefördert und durchgeführt. Ziel des Projekts ist die Weiterentwicklung von vielversprechenden Sensor- und Effektorprotypen für die Drohnenabwehr, sowie deren Integration zu einem leistungsfähigen Gesamtsystem. Die Universität Würzburg hat hierfür eine innovative, Fangnetz tragende Drohne entwickelt, getestet und vor Fachpublikum demonstriert. Nach einer Grobeinweisung aus dem Gesamtsystem ist die Fangdrohne in der Lage autonom detektierten Ort der Zieldrohne zu fliegen. Die neu entwickelte on-board Sensorik detektiert die Zieldrohne im Endanflug und kann diese erfolgreich mit dem in der Luft ausgerollten Fangnetz einfangen und anschließend an einem sicheren Ort ablegen. Mit dem LiDAR lassen sich Drohnen auf bis zu 50m Entfernung auf einen halben Meter Genauigkeit detektieren. Ein eigens trainiertes KI Netz klassifiziert die detektierten Ziele und bricht den Endanflug ab, sollte es zu fehlern bei der detektion kommen. Die Universität Würzburg konnte alle Projektziele erreichen, die Fangdrohne kann mit geringem Aufwand zu einem Produkt weiter entwickelt werden. | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/23462 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/22479 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | Julius-Maximilians-Universität Würzburg - Lehrstuhl für Informatik VIII - Informationstechnik für Luft- und Raumfahrt | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 600 | |
| dc.subject.other | Drohnenabwehr | ger |
| dc.subject.other | Autonomer Flug | ger |
| dc.subject.other | UAV | ger |
| dc.subject.other | Robotik | ger |
| dc.subject.other | KI | ger |
| dc.subject.other | Konvexe Optimierung | ger |
| dc.title | Innovatives Drohnenabwehrsystem (IDAS-PRO); Teilvorhaben: Abfangdrohnen | ger |
| dc.title.subtitle | Schlussbericht | |
| dc.type | Report | |
| dc.type | Text | |
| dcterms.event.date | 01.01.2023-30.06.2025 | |
| dcterms.extent | 37, 2 Seiten | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 13N16504 | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01252513 | |
| tib.accessRights | openAccess |
