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Fliegender, modellgestützer Gastomograph (FliMoGaTo)

Fachliche Zuordnung Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Förderung Förderung seit 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 541018916
 
Bei CBRN-Unfällen ist die genaue räumlich-zeitliche Beobachtung von Materialien in der Luft entscheidend für eine wirksame Katastrophenhilfe. Daher besteht ein Bedarf an autonomen UAVs, die mit Gassensoren ausgestattet sind, die die Datenerfassung in gefährlichen Umgebungen ermöglichen und die Rekonstruktion der räumlich-zeitlichen Gasverteilungen, des dynamischen Gasverhaltens und der Herausforderungen einer umfassenden Dateninterpretation erleichtern. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, konzentriert sich FlyMoGaTo auf die Entwicklung einer Methodik zur autonomen UAV-basierten Gaserfassung unter Verwendung der Open-Path-Laserabsorptionsspektroskopie. Die Hauptziele sind die Quantifizierung der räumlichen und zeitlichen Entwicklung von verstreutem Material in der Luft und die Lokalisierung unbekannter Materialquellen. Der Vorschlag ist in drei Hauptziele gegliedert, darunter die Entwicklung von Algorithmen zur tomographischen Rekonstruktion, die das Wissen der Domäne in Form von partiellen Differentialgleichungen nutzen, die Untersuchung optimaler Probenahmestrategien für UAVs und die Entwicklung und Validierung eines Prototypsystems für Messungen mit offenem Pfad. In FlyMoGaTo wollen wir einen probabilistischen Rahmen für die Modellierung der Gasausbreitung schaffen, Absorptionsmessungen effektiv integrieren und geeignete probabilistische Inferenzalgorithmen für die tomographische Rekonstruktion auswählen. Die Qualität der Rekonstruktion hängt stark von der Methodik der Datenerfassung ab. Unser Ziel ist es daher, die Unsicherheiten durch intelligente Probenahmestrategien und die Wahl des optimalen Messortes zu verringern.
DFG-Verfahren Schwerpunktprogramme
Mitverantwortlich Dr. Dmitriy Shutin
 
 

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