Das interdisziplinäre NIKE MATE-Konsortium verknüpft UWB-Funktechnik, Robotik und KI, um Rettungskräfte in GNSS-armen, dunkelverrauchten Umgebungen zu unterstützen. Inertialsensoren an Schuhen detektieren Schritt-, Kriech- und Bauchkriechbewegungen, während Laser-Scanner mounted auf Robotern präzise 3D-Scans liefern. UWB-Anker messen permanent Distanzen zwischen Helfern und Maschinen. KI-gestützte Analysen gleichen Sensordaten ab, korrigieren Positionsfehler. So erreichen Teams eine Lokalisierungsgenauigkeit von unter einem Meter, selbst bei Funkausfall. Eine dynamische Karte ermöglicht nahtlose Koordination und Entscheidungsunterstützung ohne Netzanbindung.
Das erwartet Dich in diesem Artikel
Einsatzkoordination bei zerstörter Infrastruktur dank TU Graz innovativer UWB-Technologie
Durch das NIKE MATE-System können Einsatzkräfte und autonome Roboter trotz zerstörter Strom- und Dateninfrastruktur in U-Bahnhöfen, Tunneln oder Minen nahtlos kooperieren. Ein UWB-Ankernetzwerk verbindet Tag-Sensoren an Helmen, Schuhen und Robotern und ermittelt Distanzinformationen nahezu in Echtzeit. Die gesammelten Messwerte werden durch KI-basierte Sensorfusion und Factor-Graph-Optimierung zu einer akkuraten, dynamisch aktualisierten Karte zusammengeführt. Das System benötigt weder GNSS-Signale noch externe Datenanbindung und operiert völlig eigenständig und gewährleistet dadurch jederzeit maximale Sicherheit.
Teamwork von Mensch und Roboter ermöglicht präzises Mapping, Navigation
Durch das Zusammenspiel von autonomem Roboter und Rettungsteam entsteht ein Orientierungssystem: Der Roboter kartiert mit Laser-, Kamera- und Radsensortechnik das Areal, während Einsatzkräfte per UWB-Tags an Helm und Schuhwerk folgen und Ankerstationen verteilen. Dieses Mesh-Netzwerk überträgt Sensordaten redundant, robust und präzise und berechnet außerdem permanent Entfernungen zwischen allen Teilnehmern. Selbst bei Sichtbehinderung oder Funkhindernissen bleibt die Positionsbestimmung zuverlässig, wodurch Menschen und Geräte auf weniger als einen Meter genau lokalisiert werden.
UWB-Netzwerk ermöglicht präzise Distanzmessung auch bei Funkausfall und Hindernissen
UWB-Anker in Rettungseinsätzen übernehmen eine doppelte Rolle: Sie stellen die drahtlose Verbindung aller Teammitglieder sicher und führen kontinuierliche Distanzmessungen zwischen ihnen durch. Diese Technologie gewährleistet eine präzise Positionsbestimmung in unübersichtlichen, zerstörten Umgebungen wie Tunneln nach Explosionen oder eingestürzten Gebäuden. Laut Philipp Berglez von der TU Graz kann die hohe Genauigkeit dieser Systeme in kritischen Situationen darüber entscheiden, ob Einsatzkräfte offene Aufzugsschächte erkennen und so Unglücke verhindern. Dies verbessert Überlebenschancen deutlich.
Sensorkombination liefert schnelle, verlässliche Positionskorrektur, wenn UWB-Abstände nicht erreichbar
Die in den Schuhen der Rettungskräfte implementierten Inertialsensoren messen zuverlässig jede Geh- und Kriechbewegung sowie den Bauchkriechvorgang. Eine intelligente KI-Auswertung synchronisiert diese Sensordaten fortlaufend und korrigiert die Positionsbestimmung, wenn keine UWB-Abstandsinfos verfügbar sind. Dadurch entfallen überholte statische Einsatzpläne, und Ungenauigkeiten durch zerstörte Strukturen oder Trümmer werden vermieden. Diese präzise Sensorfusion in Echtzeit stärkt die räumliche Orientierung und erhöht die Effizienz bei schwierigen Rettungsmissionen signifikant. Automatisiertes Mapping verbessert Entscheidungsvorbereitung unter Bedingungen.
Historische Messdaten optimieren Echtzeit-Lokalisierung und steigern Kartenverlässlichkeit in Einsätzen
Die angewandte Factor-Graph-Optimierung kombiniert inkrementelles Smoothing und Mapping, um eine Echtzeit-Pfadschätzung zu ermöglichen. Jeder Sensorschritt wird als Knoten hinzugefügt, während Kanten Ambiguitäten zwischen aufeinanderfolgenden Positionen quantifizieren. Bei Wiedererkennung bereits kartierter Sektoren werden Schlaufen geschlossen und frühere Schätzungen retrograd verfeinert. Diese fortwährende Neuberechnung garantiert, dass die Umgebungskarte adaptiv wächst und präzise bleibt, wodurch die Navigationsleistung der Roboter und Einsatzkräfte in dynamischen, schlechten Sichtverhältnissen markant verbessert wird und steigert gleichzeitig die Arbeitsplatzsicherheit.
Feldtests am Berg bereiten Prototyp für reale Rettungsszenarien vor
Die erfolgreichen Testreihen am Zentrum am Berg der Uni Leoben markieren den Beginn einer intensiven Erprobungsphase des Prototyps unter realitätsgetreuen Rahmenbedingungen. Ein Schwerpunkt der Weiterentwicklung ist die Einbindung von Mini-Drohnen in das UWB-Netzwerk, um aus der Luft umfassende Sensordaten zu generieren. Mit diesen zusätzlichen Luftbildern lassen sich verwinkelte und beschädigte Strukturen effektiv analysieren, was eine schnellere Orientierung bei Rettungseinsätzen ermöglicht und die Entscheidungsfindung vor Ort substantiell verbessert. Risiken können frühzeitig minimiert werden.
NIKE MATE verschmilzt ein robustes UWB-Ankernetz, autonome Roboterplattformen, KI-basierte Sensordatenfusion und Factor-Graph-Optimierung zu einer integrierten Lösung für Rettungseinsätze in GNSS-armen, dunklen Bereichen. Selbst bei zerstörter Infrastruktur oder Stromausfall bleibt die Positions- und Entfernungsbestimmung unter einem Meter präzise. Künftige Mini-Drohnen liefern zusätzliche Perspektiven aus der Luft, verbessern die Datenqualität, beschleunigen Lageanalysen und erhöhen so die Beobachtungsreichweite sowie die operative Sicherheit in gefährlichen Rettungsszenarien. unterstützen Realtime-Entscheidungen, optimieren Teamkoordination, ermöglichen detaillierte Kartenaktualisierungen durchgängig.
