Die Technische Universität Graz hat ein bahnbrechendes Navigationssystem entwickelt, das speziell für Rettungskräfte in unterirdischen Einsatzszenarien konzipiert ist. In Situationen wie U-Bahn-Stationen, Tunneln oder Bergwerken sind die Herausforderungen für Einsatzkräfte enorm, insbesondere wenn technische Infrastrukturen durch Explosionen oder Brände beschädigt werden. Oft fehlt es an grundlegenden Ressourcen wie Strom, Licht und Mobilfunkverbindungen, während Rauch und Trümmer die Orientierung zusätzlich erschweren. Um diesen kritischen Problemen zu begegnen, haben Forscher der TU Graz, in Zusammenarbeit mit der Montanuniversität Leoben, dem Bundesministerium für Landesverteidigung, OHB Austria und Ingenieurbüro Laabmayr, ein innovatives System im Rahmen des Projekts NIKE MATE entwickelt.
Das neue System nutzt eine Kombination aus Sensordaten von Robotern und Rettungskräften, die über ein selbst errichtetes Ultra-Breitband-Netzwerk (UWB) kommunizieren. Dies ermöglicht es den Einsatzkräften, auch in völliger Dunkelheit oder ohne externe Kommunikationsmöglichkeiten präzise zu navigieren. Mit dieser Technologie entsteht eine dynamische Karte der Umgebung, die es dem Team ermöglicht, sich zu orientieren und ihre Einsätze effektiv zu koordinieren.
Ein zentrales Element dieser Innovation ist das Konzept des „Teaming“, bei dem ein Roboter mit fortschrittlicher Sensorik die Umgebung erkundet. Dieser Roboter erstellt zunächst eine Karte der Umgebung und teilt die gesammelten Informationen über einen UWB-Sender mit den nachrückenden Einsatzkräften, die ebenfalls mit UWB-Tags ausgestattet sind. Diese Tags ermöglichen es den Rettungskräften, UWB-Anker entlang ihres Weges zu platzieren, was nicht nur eine stabile Datenübertragung gewährleistet, sondern auch präzise Distanzmessungen zwischen den Beteiligten ermöglicht. Dies ist besonders wichtig, um die Positionierung von Robotern und Menschen mit einer Genauigkeit von weniger als einem Meter zu bestimmen.
Philipp Berglez, Projektleiter am Institut für Geodäsie der TU Graz, betont die Bedeutung dieser genauen Ortung in kritischen Situationen, etwa wenn sich ein Einsatzkraft in der Nähe eines Abgrunds oder einer offenen Lifttür befindet. Der Roboter verwendet dabei verschiedene Sensoren, einschließlich eines Laserscanners und einer Kamera, um ein präzises Bild der Umgebung zu erstellen. Dadurch sind die Einsatzkräfte nicht auf möglicherweise veraltete oder beschädigte Pläne angewiesen. Zudem tragen die nachrückenden Rettungskräfte Inertialsensoren an ihren Schuhen. Diese Sensoren erfassen Bewegungsmuster, die durch künstliche Intelligenz analysiert werden, sodass das System zwischen verschiedenen Fortbewegungsarten wie Laufen, Kriechen oder Robben unterscheiden kann.
Um die Zuverlässigkeit der Positionsberechnungen zu erhöhen, setzt das Projektteam auf Methoden der Factor Graph Optimization, die aus der Robotik stammen. Diese Technik erlaubt es, frühere Messungen in die Berechnungen einzubeziehen, was die aktuelle Positionierung verbessert. Wenn sowohl Roboter als auch Menschen dieselben Bereiche zu unterschiedlichen Zeiten durchqueren, können ihre Daten verknüpft werden, um die Karte kontinuierlich zu optimieren.
Die ersten Tests des entwickelten Prototyps im Zentrum am Berg der Montanuniversität Leoben haben gezeigt, dass das System im Einsatz funktioniert. Allerdings ist es notwendig, die einzelnen Komponenten weiter zu optimieren, um ihre Robustheit unter realen Bedingungen zu gewährleisten. Zudem plant das Forschungsteam, das System um Mini-Drohnen zu erweitern, die zusätzliche Daten aus einer erhöhten Perspektive liefern können, was den Rettungskräften entscheidende Informationen in kritischen Situationen bieten würde.
Das Projekt NIKE MATE stellt somit einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von Technologien für Rettungseinsätze im Untergrund dar und könnte dazu beitragen, die Sicherheit und Effizienz von Einsätzen in gefährlichen Umgebungen erheblich zu verbessern.
