Künstliche Intelligenz und automatisierte Mobilität können die Effizienz und Sicherheit von Feuerwehreinsätzen erhöhen.
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Drohne mit Feuerwehrkräften im Hintergrund.

Präsentation einer Gefahrengutdetektion mit Drohneneinsatz

09.09.2022 | Research
Am 08. Oktober findet im Rahmen vom Übungstag für die Feuerwehren des Bezirksfeuerwehrverbandes Kufstein eine Detektion von Gefahrenstoffen im Katastropheneinsatz in Schwoich statt. Die Projektpartner präsentieren die Übung gemeinsam.

Jedes Jahr werden die Feuerwehren zu technischen Einsätzen, wie Verkehrsunfällen, oder zu Brandeinsätzen gerufen. Die Einsätze reichen von eher ungefährlicheren Tierrettungen bis hin zu großen Bränden oder Schadstoffaustritten. Das Einsatzrisiko wird daher vor jedem Einsatz bewertet, um den Einsatz und die Feuerwehrkräfte vorbereiten zu können. Ein Forscher:innenteam der FH Kufstein Tirol untersucht seit 2020 gemeinsam mit dem Bezirksfeuerwehrverband Kufstein die technischen Rahmenbedingungen für die Detektion von Gefahrengut durch Drohnen. Am 08. Oktober 2022 wird diese Detektion im Rahmen des Übungstages der Feuerwehr Kufstein gemeinsam mit der Feuerwehr und dem Partner DLR GfR durchgeführt. Die Demonstration wird für geladene Gäste, wie Politiker:innen, Vertreter:innen der Blaulichtorganisationen sowie ausgewählter Presse zugänglich sein. „Gerade Schadstoffeinsätze sind für die eingesetzten Mannschaften oft gefährlich, Kräfteraubend und meistens sehr zeitintensiv. Der Einsatz neuer Technologien kann in Zukunft sehr zur Sicherheit der Einsatzkräfte und schnelleren Abarbeitung von Einsätzen beitragen. Die sehr gute Zusammenarbeit mit allen Beteiligten - besonders mit der FH Kufstein Tirol - zeigt, dass sich Forschung und Praxis sehr gut vereinen lassen und die öffentlichen Geldmittel am Ende wieder der Bevölkerung zugutekommen“, so Andreas Oblasser, Bezirksfeuerwehrkommandant-Stellvertreter.

Gefahrengutdetektion durch Drohnen

Als Grundlage der Übung zur Detektion von Gefahrenstoffen im Katastropheneinsatz demonstriert die Kufsteiner Feuerwehr den Austritt eines Gefahrenstoffes. Der Einsatzablauf wird dabei gemeinsam von der Feuerwehr, den Forscher:innen der FH Kufstein Tirol und Projektbeteiligten der DLR GfR kommentiert und präsentiert. In der Demonstration kommen der vom Forschungs- und Projektteam entwickelte Sensorball zur Lokalisierung und Statusmeldung des Gefahrenguts sowie die Drohnen zur genaueren Einschätzung der Lage zum Einsatz. Zur hochgenauen Positionsbestimmung der Drohne wird Satellitennavigation mit Echtzeitkorrekturdaten des Dienstes NAVCAST der DLR GfR genutzt, den diese gemeinsam mit ihren Partnern Spaceopal und Telespazio entwickelt haben. Dieser wird künftig in verschiedenen, auch sicherheitskritischen, Anwendungsbereichen wie beispielsweise in der unbemannten Luftfahrt genutzt. Die hochgenauen und verlässlichen Navigationskorrekturdaten werden über eine mobile Datenverbindung bereitgestellt und können somit ohne die Installation zusätzlicher Infrastruktur global genutzt werden.  

Smart Products und künstliche Intelligenz verstärken die Feuerwehrkräfte

Die Integration von smarten, technischen Produkten und künstlicher Intelligenz in den Feuerwehrbetrieb wird seit rund zwei Jahren von den Partnern verfolgt. Dabei liefert die Kufsteiner Fachhochschule das Knowhow aus den technischen Studiengängen und Laboren. Mittels 3D-Druck konnte das Forschungsteam den Sensorball auf die Anfordernisse angepasst drucken und über eigens gebaute Sensorik zu einem Smart Product weiterentwickeln. Die Drohnenforschung wird seit vielen Jahren bereits an der FH Kufstein Tirol verfolgt und weiter spezifiziert wie z.B. aktuelle Forschungen zu Gestensteuerung von Drohnenschwärmen. „Dieses Forschungsprojekt zeigt hervorragend welche Innovationskraft im Zusammenwirken der Expertisen unserer drei involvierten technischen Masterstudiengänge* steckt. Ich bedanke mich für die langjährige sehr gute Zusammenarbeit mit dem Bezirksfeuerwehrverband Kufstein“, fügt FH-Rektor und Forschungsleiter, Prof. (FH) Dr. Mario Döller, hinzu. Mit Unterstützung des Partners DLR GfR konnte die Navigation der Drohne verbessert werden, wodurch eine exakte Positionierung der Sensorbälle ermöglicht wurde.

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Projekt gefördert durch Land und Europäische Union (EFRE). Das Projekt wird voraussichtlich im Dezember 2023 abgeschlossen.

*Masterstudium Smart Products & Solutions, Masterstudium Data Science & Intelligent Analytics, Masterstudium Web Communication & Information Systems

Projektpartner

Fördergeber