Indischer Masterstudent der Hochschule Karlsruhe gewinnt Award auf Fachkonferenz in Stockholm
Unterwassersuche: Ausgezeichnet für hohe wissenschaftliche Qualität

Ermittelte Fahrroute bei ersten Feldversuchen zur Bestimmung der Position von Unterwasserfahrzeugen in einem Gewässer nahe der französischen Grenze
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  • Ermittelte Fahrroute bei ersten Feldversuchen zur Bestimmung der Position von Unterwasserfahrzeugen in einem Gewässer nahe der französischen Grenze
  • Foto: Google Earth, HS Karlsruhe
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Karlsruhe. Edwin Devassykutty, der aus dem südindischen Kerala stammt, studiert seit 2016 an der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft im englischsprachigen Masterstudiengang "Sensor Systems Technology" - und erarbeitet momentan am Karlsruher "Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung" (IOSB) seine Master-Thesis.

Auf der „2nd International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2018)“ in Stockholm wurde er jetzt für seinen Beitrag „Evaluation of a high precision localization approach for a flut of unmanned deep ocean vehicles“ mit dem "Best Paper Award" ausgezeichnet, erhielt also einen Preis für die beste wissenschaftliche Publikation dieser Konferenz.

Neues Konzept zur Unterwasserlokalisierung
In seiner Abschlussarbeit entwickelt Devassykutty ein neues Konzept zur Unterwasserlokalisierung von Tiefseeobjekten wie bespielweise Robotern. Akustische Signale und Trägheitsmesstechnik werden seit langem zur Lokalisierung solcher Fahrzeuge eingesetzt, wobei es auf Basis der Technologien "Long Base Line" (LBL), "Ultra Short Baseline" (USBL) und "Short Baseline" (SBL) verschiedene Lösungen gibt. Doch diese haben ihre eigenen Grenzen: So verfügt "LBL" über die beste Positionsgenauigkeit (von wenigen Zentimetern), ist aber mit hohen Kosten für Bereitstellung, Installation und Datenabruf verbunden. "USBL" ist sehr robust und benötigt nur eine einmalige Kalibrierung, hat aber unter den drei Systemen die geringste Positionsgenauigkeit.

In seiner Abschlussarbeit entwickelt Devassykutty die "Moving LBL-Methode", mit der er die Vorteile von Akustik- und Trägheitsmessungen kombiniert. Dabei nutzt er "USBL"-Messungen mit denen er eine "LBL"-Lokalisierung von der Oberfläche aus durchführen kann. Diese Methode ist vergleichbar mit einer GPS-Navigation über Wasser. Zunächst wurde von ihm das akustische Lokalisierungskonzept mit relevanten Gleichungen über eine mathematische Simulationssoftware (Matlab) berechnet und damit der neue Ansatz validiert. Um aussagefähige Daten zu erhalten, ginge es dann darum, einen mathematischen Algorithmus zu entwickeln. Dazu wurde die Methode des linearen Kalmanfilters ausprobiert, aber aufgrund verschiedener nicht linear verlaufender Werte konnten keine aussagekräftigen Ergebnisse erzielt werden.

In größeren Tiefen besser zu navigieren
Aus diesem Grund wurde daraufhin die nichtlineare Kalman-Filter-Methode namens "Unscented Kalman Filter" (UKF) eingesetzt. Die Ergebnisse zeigten, dass dieser Filter in der Lage ist, mit verschiedenen Nichtlinearitäten umzugehen und aussagekräftige Ergebnisse zu erzeugen. Schließlich wurden in einem Feldversuch in einem Gewässer nahe der französischen Grenze Daten gesammelt, in diesen Algorithmus eingespeist und die Ergebnisse verifiziert. Obwohl bisher nur Tests in flachem Wasser durchgeführt werden konnten, ist die Berechnungsmethode über diesen Algorithmus bis zu einer Tiefe von 4.000 Metern ausgelegt. In seiner Master-Thesis wird nun Devassykutty diese Methode über weitere Feldversuche auch in größeren Tiefen überprüfen. „Der neue Ansatz über die Kombination zweier Berechnungsmethoden zur Bestimmung der Position von Unterwasserobjekten führt zu einer geringen Abweichung und damit zu einer genaueren Positionsbestimmung“, so Prof. Dr. Thomas Westermann, an der Fakultät für Elektro- und Informationstechnik einer der Betreuer dieser Abschlussarbeit: „Wenn sich die Methode weiter bewährt, wird es möglich sein, beispielsweise Fahrzeuge unter Wasser auch in größeren Tiefen besser zu navigieren und damit besser zu steuern – was einen großen Fortschritt bedeuten würde, wofür auch die Aufmerksamkeit spricht, die seine Arbeit auf dem internationalen Wissenschaftskongress hervorrief.“

Gleich praktische Umsetzung
"Es freut uns außerordentlich, dass seine allererste wissenschaftliche Veröffentlichung nun auch noch durch einen Best-Paper-Award gekrönt wird“, so Prof. Dr. Jürgen Beyerer, Institutsleiter des "Fraunhofer IOSB" und Präsidiumsmitglied der "Fraunhofer-Gesellschaft". Diese neue Entwicklung liefert einen bedeutenden Beitrag für das Team "Arggonauts" des "Fraunhofer IOSB", das auch deshalb mit seiner Tiefseedrohnen-Technologie im Finale des "Shell Ocean Discovery XPRIZE" steht. Die Aufgabe des mehrjährigen Wettbewerbs lautet, den Grund des Ozeans in mehreren tausend Metern Tiefe mit hoher Auflösung zu vermessen, dabei Objekte wie etwa Schiffswracks zu entdecken und von ihnen Fotos anzufertigen – und zwar mithilfe autonomer Systeme. Die "Arggonauts" sind dabei das einzige deutsche Team unter den neun Finalisten von ursprünglich 32 Wettbewerbsteilnehmern aus der
ganzen Welt für den mit insgesamt 7 Millionen Dollar dotierten Preis. (hg)

Infos: www.hs-karlsruhe.de

Ermittelte Fahrroute bei ersten Feldversuchen zur Bestimmung der Position von Unterwasserfahrzeugen in einem Gewässer nahe der französischen Grenze
Ausgezeichneter Student: Edwin Devassykutty, Masterstudent der "Sensor Systems Technology" der Hochschule Karlsruhe, wurde mit dem "Best Paper Award" auf einer internationalen Fachkonferenz in Stockholm ausgezeichnet

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