Erkennung, Klassifizierung, Verfolgung und Abwehr kleiner Drohnen (cUAS)

Taskforce bündelt Drohnenabwehr-Expertise

Die Bedrohung durch Drohnen wächst, im zivilen wie im militärischen Bereich, und damit auch der Handlungsdruck, beispielsweise für Betreiber kritischer Infrastrukturen. Das Fraunhofer IOSB verfügt über viele Kompetenzen, die zur Detektion und Klassifikation von Drohnen, aber auch zum operativen Handling der Bedrohungssituation und ggf. Abwehr benötigt werden – von optronischer Sensorik über leistungsfähige Auswerte- und Trackingverfahren, Systeme zur Lagedarstellung und Entscheidungsunterstützung bis zu Hochenergielasern insbesondere im Wellenlängenbereich um 2 µm, die für Gegenmaßnahmen verschiedene Vorteile bieten.

Die Taskforce Drohnenabwehr als zentrale Drehscheibe führt diese Kompetenzen des Fraunhofer IOSB im Bereich cUAS (counter-UAS, UAS = unmanned aerial systems) zusammen. Sie ermittelt Anforderungen aus einem breiten Spektrum operativer Szenarien, koordiniert Entwicklungsansätze und begleitet die Entwicklung von Demonstrations- und Referenzsystemen. 

Roadmap

Strategisch ist es unser Ziel, sicherzustellen, dass unser eigenes System auf dem neuesten Stand der Technik bleibt, und darauf aufbauend spezifische Teilbereiche entsprechend unseren wissenschaftlichen Stärken weiterzuentwickeln. Das betrifft insbesondere:

• die Erkennung und Klassifizierung mit optronischen Sensoren (Kameras im sichtbaren und infraroten Spektrum),
• die robuste Verfolgung und Videodokumentation sowie – als nächste Entwicklungsstufe – den Nachweis von Gegenmaßnahmen unter Verwendung von Hochenergielasern bei für die Augensicherheit optimierten Wellenlängen,
• den Einsatz spezialisierter Sensoren wie Hochgeschwindigkeits- und ereignisgesteuerte Kameras, Gated-Viewing-Systeme oder Laser-Doppler-Vibrometer sowie durch weitere Modalitäten wie HF-Scanner, Akustik, Radar oder Lidar je nach Anwendungsfall, um die Erkennungszuverlässigkeit, die Reichweite und die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern.

Bisherige Arbeiten

Grundlage unserer Arbeit ist das Forschungs- und Demonstrationssystem MODEAS (Modular Drone Detection and Assistance System). MODEAS nutzt Radar zur Frühwarnung und kombiniert es mit optischen Sensoren und Laserentfernungsmessung für eine präzise Verfolgung. Die verwendeten Videoauswertungsalgorithmen sind darauf ausgelegt, Drohnen auch vor komplexen Hintergründen wie Vegetation oder städtischen Strukturen zuverlässig zu identifizieren. MODEAS basiert auf vergleichsweise einfachen Sensoren und ist modular erweiterbar. Dies eröffnet die Aussicht auf deutlich geringere Systemkosten im Vergleich zu vielen derzeit verfügbaren Lösungen. Eine videobasierte Videoaufzeichnung und Dokumentation unbefugter Drohnenüberflüge wurde bereits implementiert.