Genauigkeitsanalyse der 3D-Trajektorie von Mini-UAVs

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1 Genauigkeitsanalyse der 3D-Trajektorie von Mini-UAVs HENRI EISENBEISS 1, WERNER STEMPFHUBER 1 & MICHAEL KOLB 2 Zusammenfassung: Nach einer Einführung über UAVs und einer Beschreibung von verschiedenen UAV-Systemen wird im vorliegenden Artikel eine Methode für die unabhängige Evaluation der Bahndaten von UAVs vorgestellt. Die vorliegenden Untersuchungen haben gezeigt, dass kommerziell verfügbare Mini-UAVs bereits heute in der Photogrammetrie für Near-Realtime Anwendungen einsetzbar sind. Die Genauigkeiten der Positionierung von Low-cost Sensoren liegen bei 1-2 m, wobei die relativ Genauigkeit im Dezimeterbereich liegt. 1 Einleitung Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) umfassen alle unbemannten und mehrfach verwendbaren motorisierten Luftfahrzeuge (VAN BLYENBURG, 1999) und fliegen normalerweise manuellferngesteuert, semi-automatisch, automatisch oder verknüpfen eine Kombination dieser Möglichkeiten. UAVs werden anhand von Gröβe/Gewicht, Reichweite, Flughöhe und Flugdauer in Micro, Mini, Close, Short, Medium and Long Range sowie Low, Medium and High-altitude klassifiziert (VAN BLYENBURG, 1999). Die Reichweite in diesem Kontext entspricht der Verfügbarkeit der Funkverbindung für die Steuerung des Flugkörpers und dem Up- and Downlink für Telemetrie- und Bilddaten. Um Mini-UAVs (EISENBEISS, 2004) in der Photogrammetrie als Plattform für verschiedene Sensoren erfolgreich einzusetzen, muss das Flugverhalten bzw. die Genauigkeit der Flugbahn von UAVs untersucht und analysiert werden. Viele aktuelle Projekte beschäftigen sich ausschlieβlich mit Simulationen, obwohl zum heutigen Zeitpunkt bereits einsetzbare Systeme (High-end, Lowcost und Open Source) existieren, die nur für die Bedürfnisse der Photogrammetrie bzw. der Vermessung angepasst werden müssten. Unbemannte Flugobjekte sind zum Beispiel besonders gut geeignet für Anwendungen im Naturgefahrenbereich und unzugänglichen Gebieten (ohne bzw. minimierte Verwendung von Passpunktinformationen). Für diese Aufgaben ist eine schnelle Verfügbarkeit von Informationen (Übersichtsbilder, Karten und Höhenmodelle) erforderlich. Um diese Daten korrekt auswerten zu können, müssen die Genauigkeiten der erfassten Daten sowie das Flugverhalten der Systeme bekannt sein. Da es sich bei den meisten Mini-UAVs um Low-cost Systeme handelt, liegen die Genauigkeitswerte für die 3D-Position und Orientierung bzw. Längs- und Querneigung des Systems häufig nicht vor. Der erste Teil dieses Beitrags wird einen Überblick über verschiedene aktuelle Mini-UAV- Systeme geben. Danach werden zwei Verfahren vorgestellt, welche eine Aussage über die 1) Henri Eisenbeiss, Institut für Geodäsie und Photogrammetrie (IGP), ETH Zürich, Wolfgang-Pauli- Strasse 15, HIL D52.4, CH-8093 Zürich; Werner Stempfhuber, IGP, HIL D43.1, 2) Michael Kolb, Basler & Hofmann, Ingenieure und Planer AG, Bachweg 1, CH-8133 Esslingen; 407

2 Genauigkeit der berechneten Positionen des UAVs aus den Telemetriedaten ermöglichen. Im Anschluss wird die Messkampagne erläutert und das Referenzsystem zur Verifizierung der 3D- Flugspur mit den erzielten Ergebnissen dargestellt. 2 UAV-Systeme Der Begriff UAV wird in Fachrichtungen wie der Robotik, künstlichen Intelligenz, Informatik, dem Maschinenbau sowie der Photogrammetrie und Fernerkundung verwendet. Zusätzlich tauchen in der Literatur weitere Terminologien wie Remotely Piloted Vehicle (RPV), Remotely Operated Aircraft (ROA), Unmanned Aircraft Systems (UAS) und Unmanned Vehicle Systems (UVS) auf. Viele dieser Begriffe sind mehrheitlich vom Militär entwickelt und geprägt worden. Unter dem Begriff UAV können Starrflügler, Rotorflügler, Ballons und motorgesteuerte Kites zusammengefasst werden (VAN BLYENBURG, 1999). Rotorflügler untergliedert man in Ein-, Doppel-, Vier-, Acht- und Multirotorsysteme. Sie können im Gegensatz zu Flugzeugen näher am Objekt operieren und verfügen über eine höhere Flexibilität in der Steuerung von Flugmanövern (BENDEA et al., 2007). Im Gegensatz dazu sind Starrflügler sehr gut geeignet, lange in der Luft zu bleiben, große Flächen während eines Fluges abzudecken und generell in höheren Luftschichten eingesetzt zu werden. Doppelrotorsysteme (Koaxialsysteme) können im Vergleich zu Einrotorsystemen (klassischer Helikopter) einfacher gesteuert werden und haben eine höhere Leistungskapazität (~30 %). Quadrokopter (Vierrotorsysteme, vgl. Abb. 2 2) werden bislang mehrheitlich für die photographische Dokumentation von kleineren Gebieten und Objekten eingesetzt und sind aufgrund ihrer Größe und ihres Gewichts anfälliger gegenüber Umwelteinflüssen (z.b. Wind). Multikopter bieten im Vergleich zu Quadrokoptern eine höhere Nutzlast und Absturzsicherheit. Tabelle 1: Übersicht über evaluierte UAV-Systeme. Quadrokopter Helikopter Starrflügler Eigenschaft MD Mikrokopter Copter 1B Scout B1-100 KOAX X-240 Carolo T200 UAV Kategorie Mikro-UAV Mikro-UAV Mini-UAV Mini-UAV Mini-UAV Mini-UAV Besonderheit Karbon-chassis Open Source Im Einsatz seit 2003 Laserscanner Einsatz im Hochgebirge Länge 1 m m 2 m 3.3 m 1.8 m 1.8 m Motortyp Anzahl von Hauptrotoren Rotorlänge Ø / Spannweite Gearless brushless Elektromotor Gearless brushless Elektromotor Benzin, 26 ccm Benzin, 100 ccm 8kw Turbine Flächenflieger Zweimotoriges Flugzeug (Elektromotor) 4 4 / Propeller 0.37 m 0.25 / 0.3 m 1.80 m 3.2 m 2.40 m 2.0 m Gewicht max. 900 g g 15 kg 75 kg 30 kg 5.6 kg Zuladung 200 g g 5 kg 18 kg 8 kg 1 kg Einsatzdauer 20 min 5-20 min 30 min 60 min 40 min 45 min 408

3 Ballons und Kites können kostengünstigere Alternativen zu Modellhelikoptern darstellen, sind allerdings noch mehr von Witterungsverhältnissen und den lokalen Gegebenheiten abhängig. Im zivilen Bereich müssen UAVs aus Sicherheits- und Versicherungsgründen mit Backup- Piloten geflogen werden. In der Regel übernimmt der Operateur bzw. das System zur autonomen Steuerung bisher nur teilweise die Kontrolle. Wesentliche Vorteile von UAVs sind ihre hohe Flexibilität, schnelle und damit effiziente Erfassung kleinerer bis mittlerer Aufnahmegebiete sowie ein genaues Abfliegen der geplanten Flugrouten mittels des integrierten GPS/INS- Navigationssystems. Eine Auswahl von (semi-) autonomen Systemen kann Tabelle 1 entnommen werden. Die Entwicklungen und Forschungsschwerpunkte aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, Anwendungen im Militär sowie die Fortschritte in den letzten Jahren im zivilen Bereich haben die Weiterentwicklung der UAVs primär beeinflusst. Einen ersten Überblick über die Vielfalt von Forschungsbereichen, Firmen und Fachverbänden zum Thema UAVs gibt Tabelle 2 2. Die Verwendung von UAVs in der Photogrammetrie ist korreliert mit der Entwicklung von Low-cost Sensoren wie GPS, INS und Digitalkameras. Low-cost Sensoren bedeuten in diesem Kontext nicht nur geringe Kosten, sondern auch deren Miniaturisierung und Verringerung des Gewichts. Tabelle 2: Auswahl von Mini-UAV-Herstellern, Communities und Forschungseinrichtungen. Name Typ Webseite Aeroscout Firma Airrobot Firma Ascending Technologies Firma Geocopter Firma microdrones GmbH Firma SwissUAV Firma wecontrol Firma UAV forum Forum Mikrokopter Open source Paparazzi Open source DLR Forschungsanstalt AUVSI Society UVS international Society Stanford University Universität Georgia Tech Mobile Robot Lab Universität TU-Berlin Universität UAV ETHZ Universität UAV Photogrammetry Universität USC, Southern California Universität Virtual Monitoring (ViMo), Universität Waterloo Aerial Robotics Group Universität WITAS Universität 409

4 Im Folgenden werden zwei Mini-UAV-Systeme vorgestellt, welche die Bereiche Modellhelikopter und Quadrokopter sowie kommerzielle und Open Source Lösung repräsentieren. 2.1 Copter 1B Das Mini-UAV Copter 1B (siehe Tabelle 1 1 und Abb. 1 1) ist ein autonom fliegender benzinbetriebener Modellhelikopter (Surveycopter, 2009), welcher mit dem GPS/INS Navigationssystem wepilot1000 der Firma wecontrol ausgestattet ist (wecontrol, 2009). Die dazugehörige Bodenstation (wegcs wecontrol Ground Control Station) steuert den Modellhelikopter im assisted- und im autonomen Flugmodus (EISENBEISS, 2004). Das Navigationssystem besteht aus den folgenden Komponenten: Höhenstabilisierung, Kontrolleinheit der Geschwindigkeiten, 3D-Positionssensoren und Orientierungswinkel der Plattform basierend auf einem integrierten GPS/INS-System (Novatel s OEMV1 GPS-Empfänger, 10g Beschleunigungsmesser (Colibrys), 100 /s Kreisel (Silicon Sensing), Höhenmesser und Kompass (Honeywell HMR2300). Zusätzlich erlaubt das System mittels integrierten Computers die Zuladung, in unserem Fall eine Kamera, zu steuern und die Telemetriedaten aufzuzeichnen. Für das System wecontrol wird eine absolute Genauigkeit für die Position von 1.8/2 m (Lage/Höhe) und für die Winkelmessung von 0.1/1 (Roll- und Nick-/Gierwinkel) angegeben (EISENBEISS, 2009). Die Bodenstation gestattet neben der Steuerung des Systems auch eine Überwachung der wichtigsten Flugdaten (Benzinanzeige, Motortemperatur, Funkverbindung und Kontrolle der angegebenen und ausgeführten Flugkommandos) des UAVs sowie eine visuelle Überprüfung der Position und Bildabdeckung via Videolink. Außerdem besteht die Möglichkeit, mit Hilfe einer Flugsimulation die definierte Flugbahn und Parameter vorab zu überprüfen. Abb. 1: Modellhelikopter Copter 1B mit Kamera und 360 Prisma. 2.2 Open Source Projekt Mikrokopter Das Open Source Projekt Mikrokopter wurde Ende 2006 von zwei Elektroingenieuren aus Ostfriesland ins Leben gerufen (Mikrokopter, 2009). Im Vergleich zu den meisten kommerziellen Systemen fallen die Anschaffungskosten mit ca EUR deutlich geringer aus, jedoch darf die 410

5 Untersagung einer kommerziellen Nutzung sowie der erhebliche Arbeitsaufwand beim Eigenbau nicht vernachlässigt werden. Die zum Bau eines Mikrokopters (Abb. 2 2) erforderlichen Komponenten bestehen in der Basisausführung aus vier Brushless Elektromotoren inklusive Motorregler, zwei gegenläufigen Propellerpaaren, LiPo-Akku und Funkempfänger, Rahmen sowie dem Mikrocontroller für die Flugregelung. Abb. 2: Fotoflug mit einem Mikrokopter an der ETH. Auf der sogenannten Flight-Ctrl Hauptplatine befinden sich sämtliche Sensoren, die zum Fliegen benötigt werden. Die vier Wesentlichsten davon sind - ein Hauptprozessor AVR Atmel - drei Kreisel ENBC-03R (±300 /sec, -5 bis 75 C), - drei Beschleunigungssensoren (ACC) LIS3L02AS4) - und ein optionaler Luftdrucksensor MPX4115 ( kpa, -40 bis +125 C, maximaler Fehler von 1,5%). Weitere optionale Komponenten beim Mikrokopter sind - der Navi-Ctrl Bausatz mit ARM9-Mikrocontroller, - ein 3-Achsen-Magnetfeldsensor (MK3Mag) für die Minimierung des Drifts in Gierrichtung - sowie ein GPS-Modul (MK-GPS) LEA-4H der Firma u-blox (2D-Lagegenauigkeit von 2 m für 50 % der Positionslösungen). Einige Mitglieder des Mikrokopter-Forums haben damit bereits erfolgreich semi-automatische Funktionen wie Coming Home, Position Hold, Way Point Navigation und Follow Me umgesetzt. Die Way Point Navigation ist besonders gut geeignet für photogrammetrische Anwendungen, weil diese Funktion die Definition der Bildaufnahmepunkte, wie bei der klassischen Flugplanung, im Vorfeld erlaubt. 411

6 3 Überprüfung der Positionierungsgenauigkeit von Mini-UAVs 3.1 Untersuchung der Genauigkeit der Positionierung Um eine unabhängige Aussage über die Positionierungsgenauigkeit von Mini-UAVs treffen zu können, müssen folgende Komponenten untersucht werden: Montage, Synchronisation und Kalibrierung der Sensoren GPS, INS, Barometer, Kompass und Kamera (Abb. 3Abb. 3 A) sowie die anfängliche Orientierung der inertialen Messeinheit (SKALOUD, 1999). Die optimale Platzierung der Sensoren ist keine triviale Aufgabe. Daher sollten die Effekte, die durch Kalibrierungsfehler des Offsets und der Verdrehungen der verschiedenen Sensorachsen entstehen, minimiert und Bewegungen zwischen den Sensoren vermieden werden. Zusätzlich sind Vibrationseinflüsse der Plattform auf die Sensorik mittels Dämpfung zu verringern. Zum Beispiel können Vibrationen eine Bildunschärfe zur Folge haben. Die absolute Genauigkeit der Positionierung kann besonders durch eine unzureichende zeitliche Synchronisation der Sensoren verschlechtert werden. Da die absolute Genauigkeit von Low-cost GPS-Sensoren im Meterbereich liegt, kann der Offset zwischen Kamera und GPS-Sensor (kleiner als 0,5 m) bei den meisten Mikro- und Mini-UAVs vernachlässigt werden. Bei Verwendung von DGPS oder gröβeren Plattformen, wie der Scout B1-100 (vgl. Tabelle 1), sollte der Offset allerdings erfasst werden. Die Verdrehung der Koordinatenachsen zwischen GPS und INS wird in zwei Stufen (grob oder fein) berechnet. Unter der Annahme, dass nur die Erddrehung und der Einfluss der Gravitation beobachtet wurden, kann man eine grobe Ausrichtung näherungsweise aus den Rohdaten ableiten. Die genäherten Werte können danach in einer Kalmanfilterung mit misalignment states und einer Nullgeschwindigkeit für Strapdown INS-Systeme ermittelt werden. Für ein integriertes System kann eine genauere Abschätzung durch die GPS-Position und die Geschwindigkeit erfolgen (SKALOUD, 1999). Weiterhin kann der Vektor zwischen GPS/INS und Kamera sowie die Rotation der Koordinatenachsen durch eine Testfeldkalibrierung erfolgen (CRAMER, 2001). Das UAV fliegt dafür über ein ausgelegtes Passpunktfeld, wobei die Orientierung aus GPS/INS Startwerte für die Ausgleichung bietet. Aus der Bündelausgleichung können somit die Verbesserungen der Orientierungselemente abgeleitet und die Offsets hergeleitet und berücksichtigt werden. Abb. 3: (A) Schema der Sensoren am Copter 1B, (B) Versuchsaufbau mit Tachymeter, Passpunkten und den geplanten Bildpunkten. Im Weiteren stellen wir eine Methode vor, die es erlaubt, eine Aussage über die absolute Genauigkeit der Positionierung des untersuchten UAVs Copter 1B zu treffen. 412

7 3.2 Kinematische Tachymetermessung Die präzise Beschreibung einer 3D-Trajektorie von UAVs in Echtzeit kann durch verschiedene geodätische Verfahren bestimmt werden. Für Anwendungen im Bereich von wenigen Millimetern für die absolute Lage- und Höhengenauigkeit und einer Reichweite von ± m eignet sich hier der Einsatz von zielverfolgenden Tachymetern. Dieses Polarmesssystem bestimmt aus der Schrägdistanz, sowie dem Horizontal- und Vertikalwinkel auf einen bewegten Reflektor die XYZ-Koordinate bzgl. einer definierten Zeiteinheit. In den letzten Jahren wurden von allen namhaften geodätischen Instrumentenherstellern solche Totalstationen entwickelt und für die Anforderungen kinematischer Beobachtungen optimiert. GNSS, Lasertracker, Inertialmesssysteme, Interferometer oder Laserscanner sind für solche Anforderungen nicht geeignet. Neben verschiedenen Spezialanwendungen wird das terrestrische Messverfahren des zielverfolgenden Tachymeters hauptsächlich für die Steuerung von Baumaschinen oder das Messen im 1- Mann-Modus verwendet. Unter Berücksichtigung verschiedener Einflussparameter wie - der Verfolgungsgeschwindigkeit, - der inneren Genauigkeit des 360 -Prismas, - des dynamischen Verhaltens des integrierten Zweiachsneigungssensors, - der Synchronisation zwischen der Winkel- und Streckenmessung unter Beachtung der Latenz- bzw. der Totzeiten, - der Einflussgrößen des Zielverfolgungssystems oder - des Datenfunks und der Datenübertragung können hier 3D-Anwendungen mit einer absoluten Genauigkeit von wenigen Millimetern erreicht werden. Untersuchungen an einem Instrument der Serie Leica TPS1200+ der Firma Leica Geosystems in einem geodätischen Labor der ETH Zürich haben die Leistungsfähigkeit solcher zielverfolgender Tachymeter bestätigt (STEMPFHUBER, 2008). 4 Versuchsaufbau und Datenaufnahme 4.1 Versuchsaufbau Die Messungen zur Untersuchung der 3D-Positionsgenauigkeit des UAVs wurden auf dem Campus-Gelände der ETH Zürich - Hönggerberg durchgeführt (vgl. Abb. 3 B). Zunächst wurde entlang des Testgebiets ein temporäres Passpunktfeld im Schweizer Landeskoordinatensystem LV03 definiert. Damit konnten die Messungen des Tachymeters sofort im entsprechenden 3D- Zielsystem ausgegeben werden. Die über das jeweilige GPS-Modul gelieferten UTC-Zeitmarken dienten als gemeinsame Auswertungsreferenz. Die Flughöhe des Modellhelikopters Copter 1B während der Aufnahme wurde auf 25 /30 m über dem Boden respektiv für Streifen 1/2 festgelegt. Für die Bildaufnahmen wurde eine Still- Videokamera Nikon D2Xs mit einem 18 mm Objektiv verwendet. Die im Vorfeld berechneten Flugparameter wurden in die Flugsteuerungssoftware wegcs eingegeben. Start und Landung des Helikopters wurden aus Sicherheitsgründen manuell durchgeführt. Nach dem der Helikopter eine Flughöhe von 10 m erreichte und alle Systemchecks positiv ausfielen, wurde der Flugmodus auf autonom gewechselt und der erste Wegpunkt angeflogen. Diese Position wurde als Stopppunkt definiert, sodass der Tachymeter auf das am Helikopter montierte Prisma ausgerichtet werden konnte. Nach erfolgreicher Initialisierung der Tachymetermessung 413

8 wurden zwei Streifen (vgl.abb. 5 Abb. 5) abgeflogen, die in gleicher Richtung angeordnet wurden. Der Helikopter musste bei einem Streifenwechsel dadurch einen zusätzlichen Übergangsstreifen fliegen. Mit Erreichen der letzten Position des zweiten Flugstreifens konnte der Helikopter in den manuellen Modus geschaltet und gelandet werden. Dieses Vorgehen wurde dreimal wiederholt, wobei die Länge der zu fliegenden Spur im zweiten und dritten Flug verlängert, wodurch eine maximale Distanz zum Tachymeter von ca. 110 m erreicht wurde. 4.2 Datenaufnahme Die Aufnahme der Bilder kann in verschiedenen Modi durchgeführt werden. Der wepilot 1000 erlaubt ein manuelles Auslösen der Kamera an einem Stopppunkt oder im kontinuierlichen Flugmodus. Im kontinuierlichen Flugmodus kann mittels Field of View (FOV) und der Längsüberlappung oder mit einer definierten Bildbasis das Auslösen der Bilder gesteuert werden. Hierfür wird nur der Start- und Endpunkt eines Flugstreifens angegeben und die Kamera dann entsprechend aktiviert. Bei diesem Vorgang werden folgende Parameter mit einer Auflösung von 20 ms gespeichert: Bildnummer, UTC Jahr, Monat, Tag, Stunde, Minute und Sekunde. Hinzu kommen weitere Parameter wie die Roll-, Nick- und Gierwinkel, die geographische Position (WGS 84), die Höhe relativ zum Startpunkt und die Anzahl der beobachten GPS-Satelliten. Um diese Winkel ins Kamerakoordinatensystem umzurechen, muss die Rotation zwischen Helikopterplattform und der Kamera angebracht werden (EUGSTER, 2007). Die Überprüfung der 3D-Trajektorie des Modellhelikopters wurde mit der kalibrierten und verifizierten SmartStation von Leica TPS1200+ durchgeführt. Mit der Onboard-Applikation Auto- Points konnten kinematische Messungen mit einer Messfrequenz von bis ca. 5-7 Hz registriert werden. Mit Hilfe der SmartStation-Option wurden GNSS-Beobachtungen durchgeführt, wodurch das interne Zeitsystem des Tachymeters exakt auf die UTC-Zeit synchronisiert wurde und als gemeinsame Basis für die Auswertung verwendet werden konnte. Die Tachymeterbeoachtungen konnten dadurch mit einer Unsicherheit von bis zu 150 ms registriert werden. Der Drift der internen Tachymeterzeit ist hier zusätzlich zu beachten (STEMPFHUBER, 2004), da aus Konstruktionsgründen keine gleichzeitigen GNSS- und TPS-Messungen im kinematischen Modus erfolgen können. Durch den dreimaligen autonomen Flug, wie in Abb. 3 definiert, können die Ergebnisse der einzelnen Flüge verglichen und eine allgemeine Aussage über die absolute Genauigkeit getroffen werden. 5 Analyse der Ergebnisse Die Positionsdaten des Helikopters zum Zeitpunkt der Bildaufnahme wurden mit der erfassten 3D-Trajektorie des Tachymeters verglichen. Die GPS-Höhen wurden hierfür um den Offset (9m) bereinigt, der aus dem Unterschied zwischen definierter und gemessener Höhe des Startpunkts resultierte. Danach wurden die Koordinaten aus der 3D-Trajektorie für den Zeitpunkt der Bildaufnahme interpoliert. Die Differenzen aus dem Vergleich sind in Tabelle 3 aufgelistet. 414

9 Tabelle 3: Mittlere Offsets und Streuung zwischen der GPS- und der getrackten Tachymeter-Position zum gleichen Zeitpunkt (UTC). Streifen 1 Streifen 2 X Y H X Y H Flug 1-2,32 / 0,73 m 0,64 / 0,40 m 1,53 / 0,19 m 2,40 / 1,15 m -1,62 / 0,49 m 2,06 / 0,11 m Flug 2-2,93 / 0,56 m 0,74 / 0,39 m -0,17 / 0,07 m -2,84 / 0,74 m 0,71 / 0,33 m 0,03 / 0,11 m Flug 3-2,30 / 0,50 m 0,41 / 0,31 m 2,24 / 0,16 m -2,33 / 0,66 m -1,18 / 0,44 m 1,29 / 0,10 m Die Ergebnisse für alle Flüge und Streifen zeigen vergleichbare Ergebnisse. Die Abweichungen liegen im Meterbereich und entsprechen somit den Herstellerangaben. Die Höhendifferenzen im ersten und dritten Flug entsprechen den zu erwartenden Werten, während die Höhendifferenzen im zweiten Flug deutlich geringer ausfielen und damit als zu optimistisch angesehen werden können (vgl. Tabelle 3). Die Streuung der Messwerte um den mittleren Offset resultiert wahrscheinlich aus den GPS-Beobachtungen und der nicht exakten Zeitsynchronistation zwischen den Sensoren am Helikopter und/oder den Tachymetermessungen. Die euklidische Distanz der wepilot-beobachtungen (GPS, INS und Kalmanfilterung) zur Flugspur zeigt eine deutlich geringere mittlere Differenz von 1 m mit einer Streuung von 30 cm (vgl. Abb. 4 4). Dies unterstützt die Annahme, dass ein Offset aus der Zeitsynchronisation resultiert und sich dementsprechend maximal in der Hauptflugrichtung X (siehe Abb. 5) auswirkt. Die Ergebnisse zeigen weiterhin, dass eine hohe relative Genauigkeit zwischen den Beobachtungen besteht und daher die GPS/INS Beobachtungen von Low-cost Sensoren als Näherung für die Prozessierung von UAV- Bildern verwendet werden können D Abl ag 1 ev ekt 0.8 or in 0.6 [m] D-Abweichung UAV zum 360 -Prisma UAV Wendemanöver rms = m Position der Kamera Abb. 4: der 3D-Differenzen zwischen GPS und Tachymeterbahn (Flug 3). Der 3D-Plot der Flugspur (Abb. 5) zeigt ausserdem, dass der Helikopter bei den definierten Stopppunkten Windeinflüsse ausgleicht und sich in einem bestimmten Radius um diese Position 415

10 bewegt. Der Bahnverlauf ist während des kontinuierlichen Flugmodus sehr homogen und wäre daher geeigneter für die Bildaufnahme. 6 Ausblick Ziel der vorliegenden Untersuchung war zu zeigen, dass UAVs als eine neue, unbemannte und computerbasierte steuerbare Plattform in der Photogrammetrie eingesetzt werden können. Die Verwendung von UAVs erlaubt, unzugängliche Gebiete und Gefahrengebiete zu dokumentieren, ohne menschliches Leben zu riskieren. Weiterhin können Daten aufgrund der autonomen Flugeigenschaften und der präzisen Flugplanung schneller erfasst, Kosten reduziert und Daten mit höherer Auflösung für kleinere bis mittlere Gebiete generiert werden. 3D-Positionsplot - ETH Hönggerberg orthometrische Höhe in [m] Fernziel Rechtswert in [m] Fixpunkte TPS-Beobachtungen TPS Standpunkt Hochwert in [m] Abb. 5: Messdaten der 3D-Flugspur aus Tachymetermessungen und Bildaufnahmepunkten aus GPS- Beobachtungen (Flug 3). Außerdem zeigt das vorgestellte System zur Verifizierung der 3D bzw. 4D Genauigkeit ein Verfahren auf, das die Qualität der Flugbahn mit einem Referenzsystem vergleicht. In zukünftigen Untersuchungen sollen ähnliche Vorhaben auch mit dem vorgestellten Open Source Mikrokopter durchgeführt werden. Diese Art von System besitzt ein hohes Potenzial, da die Einstiegskosten gegenüber professionellen und kommerziellen Modellhelikoptern und Quadrokoptern sehr gering sind. Zusätzlich bieten die Foren der Open Source Projekte eine Vielfalt von Links und Problemlösungsstrategien, die es dem versierten Entwickler vereinfachen, ein auf spezielle Anwendungen ausgerichtetes System zu entwerfen. Auf der einen Seite sind Quadrokopter aufgrund ihrer Größe und ihres Elektroantriebes in vielen Gebieten ohne großen Aufwand für eine Fluggenehmigung einsetzbar, jedoch ist ihre maximale Flugzeit und Nutzlast auf der andere Seite deutlich eingeschränkter als bei größeren mit Verbrennungsmotor betriebenen UAVs. Unsere Untersuchungen haben gezeigt, dass Systeme wie der Copter 1B für vielfältige Anwen- 416

11 dungen bereits jetzt sehr gut kommerziell einsetzbar sind, und dass durch die relativ hohe Zuladungskapazität mehrere Sensoren integriert und verknüpft werden können. In nachfolgenden Analysen wird ein weiterer Schwerpunkt auf die Genauigkeit der Orientierungswinkel gelegt, die in der vorliegenden Untersuchung noch vernachlässigt wurde. 7 Danksagung Die Autoren bedanken sich bei allen Mitarbeitern des IGP (ETH Zürich) und unserem Backup- Piloten, die bei der Durchführung der Messkampagne integriert waren. 8 Literaturverzeichnis CRAMER, M., 2001: Genauigkeitsuntersuchungen zur GPS/INS-Integration in der Aerophotogrammetrie. Deutsche Geodätische Kommission, Reihe C, Nr. 537, München EISENBEISS, H., 2004: A mini Unmanned Aerial Vehicle (UAV): System overview and image acquisition, International Workshop on Processing and Visualization using High Resolution Imagery, November, Pitsanulok, Thailand, In: International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVI-5/W1, (CD- ROM). EISENBEISS, H., NOVÁK, D., SAUERBIER, M., CHAPUIS, J. & PÜSCHEL, H., 2009: Einsatz einer autonomen Plattform und der Irrlicht Engine für die 3D-Echtzeitvisualisierung am Beispiel von Schloss Landenberg. Th. Luhmann/Ch. Müller (Hrsg.), Photogrammetrie- Laserscanning Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2009, Verlag Herbert Wichmann. (im Druck) EUGSTER, H., 2007: Georegistrierung mittels Minidrohnen erfasster Videosequenzen Ansätze und Genauigkeitsanalyse, SGPBF, DGPF und OVG Dreiländertagung 2007, Muttenz, Juni MIKROKOPTER, 2009: Mikrokopter Wiki: (30. Januar 2009) SKALOUD, J., 1999: Problems in Direct-Georeferencing by INS/DGPS in the Airborne Environment. Invited Paper at ISPRS Workshop on Direct versus indirect methods of sensor orientation. Commission III, WG III/1, Barcelona, Spain, November STEMPFHUBER, W. & KIRSCHNER, H., 2008: Kinematische Leistungsfähigkeit von zielverfolgenden Tachymetern - Ein Beitrag zum Stand der Technik am Beispiel des Leica TPS1200+, Allgemeine Vermessungs-Nachrichten (AVN), 06/2008. pp STEMPFHUBER, W., 2004: Ein integritätswahrendes Messsystem für kinematische Anwendungen, Deutsche Geodätische Kommission, Vol. C, No. 576, München. SURVEY-COPTER, 2009: Survey-Copter Homepage. (30. Januar 2009). VAN BLYENBURG, P., (1999): "UAVs: and Overview." Air & Space Europe I(5/6): WECONTROL, 2009: wecontrol Homepage. (30. Januar 2009). 417

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