Outdoor Drone Space Austria (ODSA) der Universität Klagenfurt vor Fertigstellung

Nach 5 Monaten steht der Outdoor Drone Space Austria (ODSA) der Universität Klagenfurt im Lakeside Science & Technology Park nun vor der Fertigstellung. Damit steht den Drohnenforscher:innen des Dronehub Klagenfurt neben der Drohnenhalle auch eine Outdoor-Forschungsinfrastruktur zur Verfügung, um innovative Drohnentechnologien zu entwickeln und zu testen.

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Kritische Infrastruktur wie Strommasten oder Bahnschienen mit Drohnen inspizieren: Projekt an der Universität Klagenfurt erhält Förderung von der Christian Doppler Gesellschaft

Mit der Förderschiene „Transfer.Science to Spin-off“ unterstützt die Christian Doppler Forschungsgesellschaft zehn Forschungsaktivitäten bei den letzten Schritten von der Grundlagenforschung zur Anwendung mit insgesamt 6,8 Millionen Euro.  Unter den geförderten Projekten ist AIONIC, das eine vollständig autonome Inspektion von kritischer Infrastruktur mit Drohnen oder Robotern ermöglichen soll. Das Projektteam bestehend aus Thomas Jantos, Martin Scheiber und Eren Allak wird von Stephan Weiss (Forschungsgruppe Control of Networked Systems) geleitet. Das Forschungsteam kann dabei auf umfassenden Vorarbeiten aus anderen Projekten aufbauen.

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Mit den besten Drohnen zum Sieg

Gilbert Tanner ist Teil des SAPIENCE-Teams an der Universität Klagenfurt, einer Gruppe bestehend aus sechs jungen Studenten und Forschern, die an neuen Ansätzen für Search-and-Rescue-Einsätzen von Drohnen arbeiten. Der Student im Bachelorstudium „Robotics & Artificial Intelligence“ lässt jedoch nicht nur Drohnen abheben, sondern strebt auch selbst nach hohen Zielen: Demnächst wird er sein Studium in Mindeststudienzeit abschließen und danach für das Masterstudium an die ETH Zürich gehen.

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Roboter bekommen neue Funktion: Algorithmus kann Sensoren und deren mathematische Modellierung automatisch erkennen

Damit ein Roboter weiß, wo er ist, sind Lokalisierungsalgorithmen notwendig. Diese arbeiten meist mit Sensordaten, aus denen sich die Position berechnen lässt. In vielen Fällen ist es für Ingenieur:innen und Forscher:innen noch sehr aufwändig herauszufinden, wie ein Sensor aufgebaut ist, in welchem Format die Sensordaten kommuniziert werden, und welche Positionskalibrierung dieser Sensor auf einem Roboter hat. Christian Brommer und seine Kollegen haben eine neue Methode in der Forschungsgruppe Control of Networked Systems, Universität Klagenfurt, entwickelt, mit der man all dies nun nicht mehr braucht: Der Algorithmus kann das Sensor-Modell automatisch erkennen und daraus wichtige Daten zur Lokalisierung berechnen.

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