Entscheidungsunterstützung für eine risikobasierte Planung von Flügen mit Transportdrohnen

Ausgangslage und Problemstellung

Die Verwendung ziviler Drohnen zu Transportzwecken rückt immer stärker in die Realität. Insbesondere im medizinischen Bereich gibt es eine wachsende Zahl an vielversprechenden Anwendungsfällen, so zum Beispiel der Transport von Medikamenten, Organen oder Blutkonserven. Allerdings sind die organisatorischen Regularien im dafür prädestinierten, bisher unkontrollierten, unteren Luftraum im Gegensatz zum konventionellen Luftverkehr (vgl. Air Traffic Management, ATM) bis dato nicht etabliert – sie befinden sich noch in der Entstehungsphase (vgl. Unmanned Aerial Traffic Management, UTM). Daher ist es umso wichtiger, schon heute irreguläre Systemzustände in Verkehrssituationen zu detektieren, zu klassifizieren und möglichst schnell durch geeignete Gegenmaßnahmen zu beheben. Insbesondere Flugstrecken im urbanen Gebiet bergen Risiken der ungewollten Interaktion mit anderen Objekten – diese könnten mit geeigneten Maßnahmen bei der Vorbereitung und Durchführung von Flügen vermieden werden.

Aktuell wird hierzu im BMDV-Projekt SIMULU (Sicherheit im unbemannten Luftverkehr) unter Leitung des Fraunhofer IOSB die Überwachung und Sicherung des unbemannten Transportverkehrs erforscht. Neben der multisensoriellen Detektion und Klassifikation der Flugobjekte geht es dabei um die Situationserkennung und die Verifikation der im Flugregister angemeldeten Flüge sowie mögliche Abweichungen davon. Darüber hinaus wird die Prognose der Wirkung möglicher Gegenmaßnahmen sowie die Assistenz bei der Entscheidungsfindung im Hinblick auf die Wiederherstellung des Normalbetriebs betrachtet. Zur Verdeutlichung sei ein regulärer Flugbetrieb (vgl. Abb. 1) geben. Dieser weist „grüne“ Flugobjekte auf, die sich in allen Belangen an die Vorgaben halten (hier: Flugkorridor). Unerwünscht sind „rote“ oder „gelbe“ Flugobjekte, die in entscheidenden Punkten von den Vorgaben abweichen oder aber im Begriff sind, dies zu tun. Sobald ein “gelbes” Flugobjekt detektiert wird, werden die ersten Maßnahmen situationsbezogen vorausgeplant. Im Falle einer Klassifikation als “rotes” Flugobjekt können diese Maßnahmen dann zeitnah, im Sinne einer Entscheidungsunterstützung, eingeleitet oder weiter angepasst werden.

In der Regel handelt es sich bei den angemeldeten Missionen solcher Drohnen um Transportflüge von A nach B. Diese erfolgen in der Regel über eine vorher festgelegte Flugroute, auf der eine Reihe von Gefahren im Sinne von Safety und Security lauern können. Das sind beispielsweise Wettereinflüsse, statische und dynamische Hindernisse, aber auch Störer und Angreifer, die aus unterschiedlichen Beweggründen den Transport unterbinden wollen (s. Abb. 2).

Szenario: Bluttransport

Unser Beispiel zeigt den Transport einer Blutkonserve von einem Logistikbereich des Flughafens Frankfurt am Main zum nahe gelegenen DRK Blutspendezentrum. Dieser Transport soll regelmäßig per Drohne durchgeführt werden, weshalb ein großes Interesse an der Kenntnis möglicher Gefahren für den Flug besteht. Als Flugstrecke wurden vom Betreiber Wegpunkte entlang des Mains vorgegeben, wodurch nahezu der gesamte Flug über Wasser stattfindet.

Grundsätzlich ist ein Flug über Wasser sehr sicher, weil sich dort nur wenige statische Hindernisse, wie Brücken oder Hochspannungsleitungen, befinden. Statische Hindernisse stellen zwar durchaus eine Gefahr für den Transport dar, können aber durch geeignete Planung des Höhenprofils weitestgehend entschärft werden. Weitaus größeres Gefahrenpotential haben dynamische Hindernisse, weil deren Position, Lage und Verhalten nur bedingt vorhersehbar ist. So können beispielsweise bewegliche Baukräne, andere Luftfahrzeuge oder Vogelschwärme schnell zu einer Gefahr für die Drohne werden. Auch Umwelteinflüsse oder interne Defekte bieten Gefährdungspotential für das Flugvorhaben. Nicht nur ist die Drohne verschiedenen Wetterbedingungen ausgesetzt, auch Ablenkungen aus der Flugbahn durch Windeinflüsse oder Komponentenausfälle gefährden die Drohne und erzeugen Anomalien.

Wird die Drohne beispielsweise durch einen starken Windstoß aus der vorgesehenen Flugbahn abgelenkt, können auch bereits betrachtete statische Hindernisse wieder zu einer ernstzunehmenden Gefahr für den Transport werden. Neben den genannten Einflüssen können Gefahren zudem aktiv durch Dritte, beispielsweise einen Störer oder Angreifer, herbeigeführt werden. Hierzu zählen Störsender, Abfangdrohnen, Abfangnetze oder der Beschuss mit einem Projektil. Diese Art der Gefährdung kann großen Schaden an der Drohne verursachen und nicht nur zu einer Abweichung vom Normalbetrieb führen, sondern auch den kompletten Verlust von Drohne und Fracht bedeuten.

Der vorgegebene Weg entlang des Main (rot) ist grundsätzlich sehr sicher, bietet aber mehrere punktuelle Gefahren, die sich hauptsächlich durch Flussüberquerungen ergeben. Als Alternative kann der Flug per Luftlinie betrachtet werden (blau). Eine geringere Flugzeit bietet Gefahren weniger Angriffsmöglichkeiten, jedoch führt dieser Flugweg über Wohngebiete, Waldgebiete und Industrieflächen, wodurch sich länger anhaltende Gefahren und Herausforderungen ergeben.

Nach der Betrachtung von möglichen Gefahren ist es notwendig, ausgehend von den gesammelten Erkenntnissen das Vorhaben gegebenenfalls zu überarbeiten oder geeignete Maßnahmen gegen die Gefahren zu treffen. Eine geeignete Abwägung von Gefahren und Sicherheiten, auch im Hinblick auf Kosten und Effizienz, ist deshalb der wichtigste Bestandteil bei der Betrachtung dieses Szenarios. Mithilfe von Simulationen und Prognosen soll diese Entscheidungsfindung bestmöglich unterstützt werden.

Szenario: Bluttransport

Simulation als Planungsgrundlage

Das Programmsystem zur Simulation und Analyse von Szenarien erlaubt einen Vergleich der Gefährdungslagen beider zu prüfenden Flugvarianten. Dazu wird über den gesamten Flug die mögliche Interaktion mit anderen, zum Teil gefährdenden Objekten analysiert und eine Risikoabschätzung durchgeführt. Jede mögliche Interaktion ist mit dem Risiko R verknüpft, das sich aus der Eintrittswahrscheinlichkeit 𝜌 und dem zu erwartenden Schaden S ergibt: 𝑅=𝜌⋅𝑆

Zusammen mit den individuellen Gewichtungsfaktoren 𝑤𝑖 für alle analysierten Ereignisse mit einem relevanten (d.h. über einer Schwelle T liegenden) Risiko ergibt sich die zu erwartende Gefährdung 𝐺

𝐺=Σ𝑤𝑖𝑁𝑖=1⋅𝜌𝑖⋅𝑆𝑖=Σ𝑤𝑖𝑁𝑖=1⋅𝑅𝑖 ∀ 𝑅𝑖>𝑇

Diese Berechnung führt man für beide Flugvarianten hinreichend oft durch und kann dann vergleichen, welche für den vorliegenden Fall besser geeignet ist.

Die oben genannte Schwelle 𝑇 beschreibt die Risikobereitschaft des Anwenders. Zusammen mit den Risikobewertungen 𝑅𝑖 und den Gewichtungsfaktoren 𝑤𝑖 ist sie ein entscheidender Parameter von Simulation und Planung. Auf diese Weise wird die Entscheidungsunterstützung auf verschiedenen Ebenen unterschiedlich gesteuert. Bei einer hohen Risikobereitschaft wird die Schwelle entsprechend hoch gewählt, damit kleinere Risiken nicht berücksichtigt werden. Dadurch werden die Risiken des blauen Wegs nicht als Gefahr gewertet, wohingegen die punktuellen Gefahren des roten Wegs durchaus zu einer Gefahrenbewertung beitragen. Bei niedrigem Schwellwert überwiegt die Summation der Risiken des blauen Wegs, da diese trotz kleinerem Einzelrisiko über deutlich längere Zeit anhalten. Je nach Anwender und Anwendung werden die Risiken womöglich anders bewertet, was durch individuelle Gewichtungsfaktoren zum Ausdruck gebracht werden kann.

Bei entsprechend hoher Risikobereitschaft zeigt das Ergebnis der Gefährdungskalkulation ei-nen Vorteil für die Landvariante (blauer Weg). Ist der Anwender von diesem Ergebnis auf Grund der gesehenen Gefährdungssituationen und der Analyse aus den einzelnen Kalkulationsschritten überzeugt, wird er das Ergebnis übernehmen und in diesem Sinne entscheiden. Anderenfalls wird er die Parametrierung erneut hinterfragen und möglicherweise Änderungen vornehmen.

Fazit und Ausblick

Das in SIMULU konzipierte System trifft keine autonomen Entscheidungen. Es gibt auch die Entscheidung nicht vor, sondern leistet vielmehr eine interaktive Unterstützung für den Anwender, indem es Simulationsergebnisse generiert sowie visualisiert, risikobasierte Gefährdungsanalysen berechnet und damit den Vergleich von Alternativen ermöglicht. Die letzte Entscheidung trifft der Anwender selbst, der permanent die Möglichkeit hat, die von ihm festgelegten Gewichtungsfaktoren zu hinterfragen und zu modifizieren.

Drohnentechnologien werden auch in Zukunft intensiv weiterentwickelt und führen zu schnellem Wachstum in Bereichen, in denen Drohnen eingesetzt werden. Um mit den steigenden Anforderungen umgehen zu können, werden einerseits Gesetze angepasst, andererseits wird weiter an technischen Systemen gearbeitet, welche den Drohnenverkehr überwachen und regeln sollen. Dabei wird das Rahmenwerk U-Space für die Integration von Drohnen in das bestehende Luftraummanagement der EU eine immer wichtigere Rolle spielen.

Die Gefahren für den Drohnenverkehr und die damit verbundenen Gefahren für die Umgebung entstehen aber vor allem auch durch Quellen außerhalb des U-Spaces. So z.B. nicht-kooperative Drohnen, welche entweder von Personen eingesetzt werden, welche leicht oder grob fahrlässig handeln oder auch von Kriminellen für Spionage, illegale Transporte oder Anschläge genutzt werden. Vögel und Insektenschwärme können Drohnenflüge auch stören – ob als reines Hindernis oder als Naturschutzobjekte. Ein weiteres Problem für den Drohnen-verkehr stellen Ereignisse am Boden dar, wie z. B. Großbrände, Massenveranstaltungen oder Unwetter.

Solche Ereignisse können die Bedingungen für den Drohnenverkehr kurzfristig sowie großräumig ändern und müssen zukünftig in ein Drohnenmanagement eingebunden werden. Ereignisse müssen zudem zeitnah erkannt und verknüpft werden, um darauf basierend mit geeigneten Maßnahmen reagieren zu können (z. B. das Umfliegen eines Gefahrengebiets). Weil für die Entscheidung oft nur wenige Sekunden zur Verfügung stehen, müssen zukünftig solche Ergebnisse in eine maßgeschneiderte Entscheidungsunterstützung eingebettet werden. Im Forschungsprojekt SIMULU werden derzeit die Grundlagen für solcherlei Systeme der Zukunft gelegt -- die Umsetzung in die Praxis kann einen wichtigen Beitrag für den sicheren Drohnenverkehr von morgen darstellen.