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(openPR) Einsätze unter Tage, etwa in U-Bahn-Stationen, Tunneln oder Bergwerken, sind für Rettungskräfte riskant und schwierig. Das gilt besonders dann, wenn aufgrund von Explosionen oder Feuer die technische Infrastruktur zusammengebrochen ist. Es fehlt an Strom, Licht, WLAN sowie GNSS- und Handysignalen; Rauch, Trümmer und beschädigte Wege erschweren die Orientierung zusätzlich. In dem von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft finanzierten Projekt NIKE MATE hat ein Forschungsteam bestehend aus TU Graz, Montanuniversität Leoben, Bundesministerium für Landesverteidigung, OHB Austria und Ingenieurbüro Laabmayr ein System für solche Einsätze entwickelt. Es kombiniert Sensordaten von Robotern und Rettungskräften mit einem selbst errichteten UWB-Netzwerk (Ultra-Breitband). So entsteht eine dynamische Karte der Umgebung, auf der sich das Team verorten und koordinieren kann.
Ein Team aus Mensch und Roboter
Die zentrale Innovation des Projekts ist das sogenannte „Teaming“. Ein Roboter mit hochentwickelter Sensorik erkundet zunächst die Umgebung und erstellt die dynamische Karte. Die gewonnen Positionsinformationen tauscht er über einen UWB-Sender mit den nachrückenden oder parallel arbeitenden Einsatzkräften aus, die selbst mit UWB-Tags ausgestattet sind und entlang ihres Weges UWB-Anker platzieren. Die Anker ermöglichen neben einer stabilen Datenübertragung auch Distanzmessungen zwischen allen Beteiligten, selbst ohne direkte Sichtverbindung. Dadurch entsteht ein Netz von Distanzmessungen, in dem sich die Positionen von Robotern und Menschen mit einer Genauigkeit von unter einem Meter bestimmen lassen. „Diese genaue Ortung ist ein entscheidender Sicherheitsfaktor, etwa wenn vor einer Person eine offene Lifttür oder ein Abgrund liegt“, sagt Projektleiter Philipp Berglez vom Institut für Geodäsie der TU Graz.
Eine wichtige Rolle für die Lokalisation spielt die Sensorik. Der Roboter nutzt einen Laserscanner, eine Kamera und Radsensorik, um eine Umgebungskarte zu erstellen. So müssen sich die Einsatzkräfte nicht auf möglicherweise veraltete oder durch Schäden nicht mehr korrekte Pläne verlassen. Die nachrückenden Rettungskräfte haben Inertialsensoren (Beschleunigungsmesser und Drehratensensoren) an ihren Schuhen. Mittels KI-basierter Analyse erkennt das System verschiedene Bewegungsmuster wie Laufen, Kriechen oder Robben.
Erweiterung um Drohnendaten geplant
Damit die Positionsberechnungen nicht nur genau, sondern auch zuverlässig sind, verwendet das Projektteam Methoden der Factor Graph Optimization. Sie stammt aus der Robotik und ermöglicht es, zurückliegende Messungen erneut zu berücksichtigen und so die aktuelle Position besser zu bestimmen. Wenn Roboter oder Personen zu unterschiedlichen Zeiten dieselbe Stelle passieren, lassen sich ihre Daten verknüpfen und verbessern laufend die Karte.
„Bei unseren Tests im Zentrum am Berg der Montanuniversität Leoben hat der von uns entwickelte Prototyp seine Einsatztauglichkeit bewiesen“, sagt Philipp Berglez. „Für einen echten Einsatz müssen wir die einzelnen Komponenten nun noch robuster machen, damit sie unter Realbedingungen widerstandsfähig sind und zuverlässig funktionieren. Zudem möchten wir das System um Mini-Drohnen erweitern, um im Ernstfall zusätzliche Daten aus einer etwas erhöhten Position zu gewinnen, die den Rettungskräften bei ihrer Arbeit entscheidend helfen können.“
wissenschaftliche Ansprechpartner:
Philipp Berglez
Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.
TU Graz | Institut für Geodäsie
Tel.: +43 316 873 6830
Originalpublikation:
Sifferlinger, N., Berglez, P., Wetzko, M. et al.: Abschluss des KIRAS FFG Projekts NIKE MATE. Berg Huettenmaenn Monatsh 171, 65–73 (2026). https://doi.org/10.1007/s00501-026-01705-w
