Forschungsgruppen

  • Forschungsgruppen im Leitthema Autonomous Flight

    • ROBUSTE UND EFFIZIENTE ECHTZEIT-FLUGBAHNOPTIMIERUNG

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Matthias Gerdts (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Angewandte Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen)
      • TUM (Lehrstuhl für Flugsystemdynamik)

      Inhalt: Die rasant zunehmende Entwicklung von unbemannten Kleinfluggeräten (UAVs) in Form von Multikoptersystemen und hybriden Kleinflugzeugkonfigurationen ermöglicht eine Vielzahl von neuen Anwendungsmöglichkeiten, zum Beispiel in der Logistik, der Urban Air Mobility oder der Überwachung von Bauwerken. Parallel zur Erschließung neuer Anwendungsbereiche steigt auch der Wunsch und der Bedarf zur Automatisierung von Flugfunktionen bis hin zu autonomen Systemen. Hier setzt die Munich Aerospace Forschergruppe an mit dem Ziel, Methoden zur Berechnung von optimalen Flugbahnen in Echtzeit zu entwickeln und im Experiment zu validieren. Die Fähigkeit, Flugbahnen in Echtzeit berechnen zu können, ist eine Voraussetzung für die Autonomie von Flugsystemen. Hierbei müssen Störungen durch Umwelteinflüsse oder Systemfehler sowie Sicherheitsanforderungen berücksichtigt werden, indem robuste Flugbahnen generiert werden. Verbleibende Freiheitsgrade können zur Optimierung der Flugbahnen verwendet werden, zum Beispiel im Hinblick auf Energieeffizienz, Lärmreduktion oder Flugzeit. Methodisch sollen modell-prädiktive Regelungsverfahren in Kombination mit Sensitivitätsupdates und probabilistischen Beschränkungen sowie einer effizienten numerischen Strukturausnutzung innerhalb der Optimierungsmethoden zum Einsatz kommen.


    • FORMAL VERIFICATION FOR CONTROL OF SAFETY CRITICAL SYSTEMS

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Gunther Reißig (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Steuer- und Regelungstechnik)
      • DLR (Institut für Robotik und Mechatronik)

      Inhalt: Mit den jüngsten Fortschritten bei Rechen- und Kommunikationsgeräten und Techniken werden völlig autonome Systeme, z.B. autonome Bodenfahrzeuge, Flugzeuge, Roboter usw., aufgrund der vielen Vorteile, die sie bieten, in Zukunft immer präsenter werden. Die größte Herausforderung bei der Entwicklung solcher autonomen Systeme ist die Beherrschung ihrer Komplexität im Entwurfsprozess und bei der Implementierung sowie während des Betriebs. Diese Forschungsgruppe untersucht die Komplexitätsproblematik für autonome Flugsysteme. Unter Verwendung von Techniken zur formalen Verifikation werden wir Werkzeuge und Ansätze entwickeln, die die Zuverlässigkeit und Sicherheit von autonomen Flugsystemen deutlich verbessern. Diese Ergebnisse sollen wiederum auch zur Vereinfachung des Zertifizierungsprozess dieser Systeme beitragen.


    • INTELLIGENTE REGELUNG VON STARK ÜBERAKTUIERTEN FLUGSYSTEMEN

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Dr. Gertjan Looye (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik)
      • TUM (Lehrstuhl für Flugsystemdynamik)
      • UniBwM (Institut für Flugsysteme)

      Inhalt: Die Munich Aerospace Forschungsgruppe „Intelligente Regelung von Stark Überaktuierten Flugsystemen“ (Intelligent Control of Highly Over-Actuated Flight Systems) hat sich zum Ziel gesetzt, durch die Entwicklung von fortschrittlichen Flugführungs- und -regelungsansätzen (Flight Guidance and Control - G&C) das vollautonome Fliegen maßgeblich voranzutreiben. Die größte Herausforderung dabei ist die intelligente Nutzung einer zunehmenden Anzahl von Aktuatoren, welche z.B. aus hocheffizienten verteilten (elektrischen) Antriebs- oder Steuerflächenarchitekturen resultieren. Um einen sicheren Flugbetrieb auch unter den extremsten Bedingungen und bei schwerwiegenden Fehlern zu ermöglichen, müssen die entwickelten G&C-Strategien in der Lage sein, auftretende Fehler automatisch zu erkennen und das G&C-System entsprechend zu rekonfigurieren. Dies beinhaltet neben einer intelligenten Zuordnung gegebener Aktuatoren auch eine optimale Anpassung der Flugbahn basierend auf der derzeit verfügbaren Flugzeugleistung sowie aktuellen Umwelteinflüssen und Wirtschaftlichkeitsaspekten. Um den Weg für eine breite Anwendung in der Industrie zu ebnen werden außerdem effiziente Methoden zur systematischen Validierung und Verifizierung solcher intelligenten G&C-Algorithmen entwickelt.


    • CERTIFIABLE AUTONOMY IN UNMANNED AERIAL VEHICLES

      Laufzeit: 01.10.2014 - 30.09.2020

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Gunther Reißig (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Steuer- und Regelungstechnik)
      • TUM (Professur für Hybride Regelungssysteme)


    • GENERIERUNG VON OPTIMALEN REFERENZFLUGBAHNEN FÜR AUTONOME FLUGSYSTEME UNTER BERÜCKSICHTIGUNG VON KONFIGURATIONSÄNDERUNGEN

      Laufzeit: 13.10.2011 - 30.04.2016

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Matthias Gerdts (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Lehrstuhl für Flugsystemdynamik)
      • UniBwM (Lehrstuhl für Ingenieurmathematik)
      • Bauhaus Luftfahrt (Team Visionäre Flugzeugkonzepte)

    • MISSIONSGETRIEBENE AUSLEGUNG, REGELUNG UND AUSRÜSTUNG

      Laufzeit: 01.01.2012 - 30.06.2017 im Rahmen der Helmholtz-Allianz DLR@Uni

      Forschungsgruppenleitung: Dr. Konstantin Kondak (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Robotik und Mechatronik)
      • TUM (Lehrstuhl für Flugsystemdynamik, Lehrstuhl für Luftfahrtsysteme, Lehrstuhl für Hubschraubertechnologie)
      • UniBwM (Institut für Flugsysteme)
      • Bauhaus Luftfahrt (Team Visionäre Flugzeugkonzepte)

  • Forschungsruppen im Leitthema Safety im Orbit

    • AUTONOMOUS COLLISION AVOIDANCE FOR MULTI-SPACECRAFT SYSTEMS

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Roger Förstner (UniBwM)

      Koordinatorin: Maren Hülsmann, MSc. (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Raumfahrttechnik & Weltraumnutzung (ISTA))
      • DLR (Institut für Raumflugbetrieb und Astronautentraining, Space Situational Awareness (SSA))

      Inhalt: Kollisionsvermeidung ist nicht nur bei einzelnen Satelliten immens wichtig, sondern wird umso komplexer, desto mehr Satelliten an einer Mission beteiligt sind. Missionen, bei denen eine Vielzahl an Satelliten in Formation in geringen Abständen zueinander fliegen, oder sogenannte Mega-Konstellationen mit tausenden Satelliten auf mehreren Umlaufbahnen, werden immer populärer, sodass die Erdnahen Orbits dichter besetzt und Kollisionen künftig unvermeidbar werden. Die Weltraumumgebung und nötige Kollisionsvermeidungsmanöver werden von Satellitenbetriebszentren überwacht und gesteuert. Autonomer Formationsflug und Kollisionsvermeidung innerhalb einer Satellitenformation sowie mit Raumfahrtrückständen ist dabei zukunftsweisend, um die Sicherheit und Nutzbarkeit der Ressource Weltraum langfristig sicherzustellen. Im Rahmen der Forschungsgruppe werden Verfahren zur Kollisionsvermeidung, Formationskontrolle sowie Fehlermanagement von Multi-Spacecraft-Systemen basierend auf Künstlicher Intelligenz entwickelt. Allumfassende Autonomie, interne optimale Entscheidungsprozesse und Sicherheitsstrategien sind dabei für sicheren, autonomen Flug im Multi-Spacecraft-System ein Kernforschungsgebiet.


    • OPTIMIERUNG DES WIEDEREINTRITTS ZUR MINIMIERUNG DER AUFHEIZUNG ODER DER INFRAROTSIGNATUR

      Laufzeit: 01.10.2016 - 31.05.2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Christian Mundt (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Lehrstuhl für Aerothermodynamik, Lehrstuhl für Ingenieurmathematik)
      • TUM (Lehrstuhl für Flugsystemdynamik)
      • DLR (Raumflugbetrieb und Astronautentraining)

    • RAUMFAHRTRÜCKSTÄNDE - ERFASSUNG, VERMEIDUNG, ENTFERNUNG

      Laufzeit: 01.01.2012 - 30.06.2017 im Rahmen der Helmholtz-Allianz DLR@Uni

      Forschungsgruppenleitung: Dr. Hauke Fiedler (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Raumflugbetrieb und Astronautentraining)
      • UniBwM (Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung)

    • REAL-TIME TELEPRÄSENZ UND WELTRAUMROBOTIK

      Laufzeit: 20.04.2012 - 30.06.2017

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Ulrich Walter (TUM)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Professur für Data Science in Earth Observation)
      • DLR (Institut für Methodik der Fernerkundung)
      • IABG (Innovationszentrum (IZ60) und Geodaten Factory (TAE1))

  • Forschungsgruppen im Leitthema Earth Observation

    • IMONITOR: AI FOR MONITORING CHANGES AND FOOD SUPPLY FROM SPACE

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Xiaoxiang Zhu (TUM)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung)
      • DLR (Institut für Methodik der Fernerkundung)
      • IABG (Innovationszentrum (IZ60) und Geodaten Factory (TAE1))

      Inhalt: IMonitor: AI for Monitoring Changes and Food Supply from Space ist eine neu gegründete Forschungsgruppe der Munich Aerospace am Lehrstuhl für Data Science in Earth Observation der Technischen Universität München, in enger Zusammenarbeit mit dem DLR und der IABG. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung neuartiger Ansätze des Maschinellen Lernens für die Überwachung von Landschaftsveränderungen auf regionaler, nationaler und weltweiter Ebene unter Verwendung der Copernicus-Satellitenmissionen der EU.

      Erdbeobachtungsdaten, kombiniert mit einer Vielzahl anderer Informationsquellen (z. B. Finanztrends, Bodeninformationen, Wetter- und Klimamuster), ermöglichen eine beinah tägliche Überwachung der Erde. Um den durch die europäischen Satellitenprogramme geschaffenen Nutzen zu erhöhen, wird die Forschungsgruppe AI4EO-Lösungen zur Entscheidungsunterstützung und zur Erkennung von Veränderungen in der Landbedeckung und -nutzung entwickeln. Sie will damit wichtige Beiträge für das Katastrophenmanagement und die Nahrungsmittelsicherheit leisten.


    • FUSION OF REMOTE SENSING AND SOCIAL MEDIA DATA

      Laufzeit: 01.08.2018 - 31.10.2020

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Xiaoxiang Zhu (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung)
      • DLR (Institut für Methodik der Fernerkundung)

    • IMMERSIVE VISUAL INFORMATION MINING FOR THE TERRASAR-X/TANDEM-X ARCHIVE

      Laufzeit: 13.10.2011 - 30.04.2017

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Mihai Datcu (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Methodik der Fernerkundung)
      • TUM (Lehrstuhl für Mensch-Maschine-Kommunikation)

    • SPARSEO - SPARSE RECONSTRUCTION AND COMPRESSIVE SENSING FOR REMOTE SENSING AND EARTH OBSERVATION

      Laufzeit: 13.10.2011 - 29.02.2016

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Xiaoxiang Zhu (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Methodik der Fernerkundung)
      • TUM (Institut für Methodik der Fernerkundung, Lehrstuhl für Angewandte Numerische Analysis und Lehrstuhl für Numerische Mathematik)

    • HOCHAUFLÖSENDE GEODÄTISCHE ERDBEOBACHTUNG: KORREKTURVERFAHREN UND VALIDIERUNG

      Laufzeit: 01.01.2012 - 30.06.2016 im Rahmen der Helmholtz-Allianz DLR@Uni als „Leitprojekt“

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Michael Eineder (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Methodik der Fernerkundung)
      • TUM (Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung und Institut für Astronomische und Physikalische Geodäsie)

  • Forschungsgruppen im Leitthema Aerospace Communications and Navigation

    • GNSS-EMPFÄNGER-ALGORITHMEN FÜR ERWEITERTE GALILEO-DIENSTE

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleiter: Dr. Stefan Baumann (IABG)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung)
      • TUM (Institut für Astronomische und Physikalische Geodäsie)
      • IABG (Bereich InfoCom)

      Inhalt: Für das Satellitennavigationssystem Galileo werden derzeit zwei neue Dienste eingeführt. Der High Accuracy Service (HAS) wird eine Genauigkeit im Dezimeterbereich bieten und der Open Service Navigation Message Authentication Service (OS-NMA) wird die Überprüfung der berechneten Position in bestimmten Zeitintervallen ermöglichen. Beide Dienste folgen allgemeinen Prinzipien, z.B. Precise Point Positioning (PPP) und kryptographischen Standardverfahren, sind aber in ihrer konkreten Umsetzung sehr komplex. Insbesondere die Kombination beider Dienste ist für viele sicherheitsrelevante Anwendungen wie autonomes Fahren/Fliegen, verschiedene Bahnanwendungen, präzise Landwirtschaft usw. sehr interessant. Ein tiefes Verständnis der genannten Technologien, aber auch der anwendungsspezifischen Anforderungen und der einschlägigen Vorschriften sind wichtige Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung von Galileo HAS und OS-NMA in der Zukunft. Für jeden Galileo-Dienst wird eine Doktorandenstelle eingerichtet und die beiden Aktivitäten werden eng koordiniert, um die Synergien von HAS und OS-NMA zu nutzen.


    • MACHINE LEARNING FOR NETWORK MANAGEMENT AND RESOURCE ALLOCATION IN FUTURE SATELLITE SYSTEMS (NEMARA-AI)

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Andreas Knopp (UniBwM)

      Koordination: Dr.-Ing. Thomas Delamotte (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Informationstechnik)
      • DLR (Institut für Kommunikation und Navigation)

      Inhalt: Satellitensysteme sind für weltweite Konnektivität in 5G & Beyond entscheidend. Dienste wie das Internet der Dinge oder ein Breitband-Internetzugang werden in Zukunft von einem mehrschichtigen Netzwerk mit flexiblen digitalen Nutzlasten in unterschiedlichen Umlaufbahnen (z.B. LEO, GEO) zur Verfügung gestellt. Das Netzwerk wird einen hohen Grad an Interoperabilität und Rekonfigurierbarkeit aufweisen, um auf ein variables Datenaufkommen reagieren zu können. In diesem Zusammenhang sind automatisierte Entscheidungsprozesse erforderlich, die ein effizientes Systemmanagement sicherstellen. Konventionelle Optimierungsansätze sind jedoch nicht geeignet, um diese Art von mehrdimensionalen Problemen zu lösen. Infolgedessen widmet sich die Forschungsgruppe der Entwicklung innovativer Methoden für das maschinelle Lernen zur Steuerung komplexer Satellitensysteme. Adaptives Netzwerkmanagement und neue Routing-Ansätze werden betrachtet, um die mittlere Übertragungszeit zu minimieren und Paketverluste zu vermeiden. Außerdem werden Lösungen für dynamisches Radio Ressource Management untersucht, um die Kapazität durch die Optimierung von Ressourcen wie Zeit, Leistung und Bandbreite zu maximieren.


    • ON-BOARD DIGITAL PREDISTORTION FOR NEXT-GENERATION HIGH THROUGHPUT SATELLITES

      Laufzeit: 01.12.2018 - 31.12.2020

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Andreas Knopp (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Informationstechnik, Lehrstuhl für Informationsverarbeitung)
      • DLR (Institut für Kommunikation und Navigation, Abteilung Satellitennetze)

    • EFFICIENT CODING AND MODULATION FOR SATELLITE LINKS WITH SEVERE DELAY CONSTRAINTS

      Laufzeit: 01.02.2017 - 31.08.2020

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Gerhard Kramer (TUM)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Kommunikation und Navigation, Abteilung Satellitennetze)
      • TUM (Lehrstuhl für Nachrichtentechnik)

      Internationale Partner:

      • Aalborg University (Department of Electronic Systems)
      • Chalmers University (Institute of Communications Engineering)
      • Duke University (Department of Electrical and Computer Engineering)
      • Huawei Technologies France, Paris
      • Lund University (Institute of Communications Engineering) 
      • Massachusetts Institute of Technology (Department of Electrical Engineering & Computer Science) 
      • Stanford University (Tse Lab)
      • University of Bologna (Department of Electrical, Electronic, and Information Engineering "Guglielmo Marconi" (DEI))

    • INTERFERENCE ALIGNMENT IN SATELLITE NETWORKS

      Laufzeit: 13.10.2011 - 2016

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Berthold Lankl (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Kommunikation und Navigation)
      • UniBwM (Institut für Informationstechnik)

    • OPTISCHE KOMMUNIKATION, NETZWERKCODIERUNG, SAMPLE BASED TRANSPONDER UND RETROREFLEKTIVE ANTENNEN

      Laufzeit: 01.01.2012 - 31.12.2016 im Rahmen der Helmholtz-Allianz DLR@Uni als „Leitprojekt“

      Forschungsgruppenleitung: Dr. Sandro Scalise (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • DLR (Institut für Kommunikation und Navigation)
      • TUM (Lehrstuhl für Nachrichtentechnik und Lehrstuhl für Netzwerktheorie und Signalverarbeitung)
      • UniBwM (Institut für Informationstechnik)

  • Forschungsruppen im Leitthema Green Aerospace

    • SMALL AERO ENGINES – PERFORMANCE AND EMISSIONS USING DROP-IN FUELS

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Dr. Christian Helcig (TUM)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Lehrstuhl für Turbomaschinen und Flugantriebe)
      • UniBwM (Institut Aeronautical Engineering)

      Inhalt: Bis zum Jahr 2050 sollen im Rahmen der europäischen Vision Flightpath 2050 pro Passagierkilometer die CO2-Emissionen um 75 % und die NOx-Emissionen um 90 % im Vergleich zum Jahr 2000 sinken. Einen Beitrag dazu stellen nachhaltig erzeugte Ersatzkraftstoffe dar, die etablierten Kraftstoffen beigemischt werden oder diese vollständig ersetzen. Voraussetzung ist jedoch, dass dadurch wenig bis keine Änderung am Luftfahrzeug selbst notwendig werden und dennoch die hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit und Sicherheit erfüllt sind. Ziel der Forschungsgruppe ist die Untersuchung von Drop-In-Kraftstoffen mittels experimenteller Analyse der Verbrennungscharakteristik (UniBwM) sowie deren Wirkungsweise am Gesamtsystem eines Hubschraubertriebwerks (TUM). Die Auswirkungen der modifizierten Kraftstoffe auf den stationären und instationären Triebwerksbetrieb werden aufgezeigt und untersucht. Vor allem der kraftstoffspezifische Einfluss auf die Funktionsfähigkeit des Gesamtsystems Flugantrieb steht dabei im Fokus, beginnend mit der Funktionstüchtigkeit des Kraftstoffsystems über das Zerstäubungs- und Verbrennungsverhalten innerhalb der Brennkammer bis hin zu den resultierenden Emissionen.


    • HYBRIDE LEICHTBAUSTRUKTUREN MITTELS ADDITIVER FERTIGUNG

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Eric Jägle (UniBwM)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Institut für Werkstoffkunde)
      • TUM (Lehrstuhl für Werkstofftechnik der Additiven Fertigung)

      Inhalt: In der Luft- und Raumfahrt finden additiv gefertigte metallische Bauteile immer häufiger Anwendung, wobei Leichtbau und ein effizienter Ressourceneinsatz von zentraler Bedeutung sind. Die Additive Fertigung bietet somit als digitale Produktionsmethode ein großes Potential für Ressourcenschonung sowohl in der Produktionsphase als auch der Lebensdauerphase von Bauteilen. In dieser Forschungsgruppe wird das Potential der additiven Fertigung metallischer Werkstoffe konsequent ausgenutzt und erweitert werden auf hybride Leichtbaustrukturen aus konventionell und additiv gefertigten Anteilen. Dabei ergeben sich eine Vielzahl von Fragestellungen im Bereich des Fügens von hybriden Strukturen (konventionell hergestellte Halbzeuge mit filigranen, additiv gefertigten Bauteilen), als auch des Aufbaus von unterschiedlichen Legierungen aufeinander (konventionelle Knetlegierungen mit für die Additive Fertigung optimierten Legierungen). In der Forschungsgruppe werden diese Fragestellungen von zwei komplementär ausgestatteten Arbeitsgruppen an der Technischen Universität München und der Universität der Bundesweh München am Beispiel von Aluminium-Legierungen und Bauteilen unterschiedlichster Größe (1mm – 1m) bearbeitet. Dabei kommen als additive Fertigungsverfahren sowohl das Pulverauftragschweißen (DED) als auch das Laser-Pulverbettschmelzen (L-PBF) zum Einsatz. Beide Verfahren eignen sich zum Aufbau von hybriden Bauteilen und zur Umsetzung von Multimaterialansätzen.


    • PROPULSION TECHNOLOGIES FOR GREEN IN-ORBIT SPACECRAFT

      Laufzeit: 20.04.2012 - 31.10.2019

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Oskar Haidn (TUM)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Lehrstuhl für Turbomaschinen und Flugantriebe/Fachgebiet für Raumfahrtantriebe, Institut für Werkzeugmaschinen und
        • Betriebswissenschaften)
      • UniBwM (Institut für Thermodynamik)

  • Forschungsgruppen im Leitthema Aviation Management

    • DATA-DRIVEN AVIATION MANAGEMENT (ZUVOR: ÖKOEFFIZIENTER FLUGHAFEN – RAHMENBEDINGUNGEN UND ENTWICKLUNGSPERSPEKTIVEN FÜR EINEN ÖKOLOGISCHEN UND ÖKONOMISCHEN FLUGBETRIEB)

      Start: 20.04.2012

      Forschungsgruppenleitung: Dr. Maximilian Moll (UniBwM) (seit 01.07.2019)

      Beteiligte Partner:

      • UniBwM (Lehrstuhl für Operations Research)
      • TUM (Lehrstuhl für Luftfahrtsysteme)
      • Bauhaus Luftfahrt (Team Ökonomie und Verkehr)

      Inhalt: Im Bewusstsein der Bedeutung von intermodalem Reisen für die Zukunft beschäftigt sich die Forschungsgruppe Data-driven Aviation Management mit der Erstellung daten-gestützter Projektionen gegenwärtiger XXX auf mögliche zukünftige Lösungen. Als Startpunkt fokussiert sich die Gruppe auf die Analyse des Einflusses externer Variablen auf das Ankunftsverhalten von Passagieren am Flughafen, einem der zentralen Knotenpunkte intermodalen Reisens.
      Durch eine Kooperation mit dem Flughafen München, die aus dem gemeinsamen Interesse an derartigen Themen entstanden ist, erlangt die Forschungsgruppe Zugang zu essenziellen Realdaten und Einblicke in wichtige Leistungsmetriken. Die CORONA Pandemie hat das Reiseverhalten im Allgemeinen deutlich beeinflusst. Daher erweist sich die weitere Datensammlung jedoch als große Herausforderung, da die Verwendung von Live Daten derzeit nicht möglich ist. Unter der Annahme, dass das momentane Reiseverhalten nicht maßgeblich für die Zukunft ist, versucht die Forschungsgruppe nun, relevante Daten aus der Vergangenheit von sozialen Medien, Wetterstationen und Verkehrszählungen mit den Daten des Flughafens zu fusionieren.

  • Forschungsgruppen im Leitthema Urban Air Mobility

    • MODELLING, SIMULATION, OPTIMISATION AND CONCEPTS OF URBAN AIR MOBILITY TRANSPORT SYSTEMS

      Start: 01.11.2018

      Forschungsgruppenleitung: Dr. Kay Plötner (Bauhaus Luftfahrt)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Lehrstuhl für Vernetzte Verkehrssysteme)
      • Bauhaus Luftfahrt (Team Ökonomie und Verkehr, Team Visionäre Flugzeugkonzepte)

      Inhalt: Wie Urban Air Mobility (UAM) als integraler Bestandteil eines zukünftigen Personentransports im städtischen sowie regionalen Kontext gesellschaftlichen Mehrwert bringen kann, ist die zentrale Fragestellung der Forschungsgruppe. Um sie zu beantworten, konzentriert die Gruppe ihre Arbeiten auf vier Forschungsfelder: 1) den Auf- und Ausbau grundlegender Modellierungsfähigkeiten von UAM Transportsystemen, 2) die Identifikation vielversprechender Einsatzmöglichkeiten und Verständnis zukünftiger Nachfragetreiber, 3) die Simulation und konzeptionelle Studien von UAM Transportsystemen. Diese Studien umfassen dabei konzeptionelle Untersuchungen zu Vertiportstandorten, deren Topologien mit den dazugehörenden Passagier- und Vehikelprozessen sowie die effiziente Integration der Zu- und Abbringerverkehre. Darüber hinaus versucht die Forschungsgruppe zukünftige Marktpotenziale wissenschaftlich zu erfassen, vielversprechende Geschäftsmodelle zu identifizieren und mögliche Marktstrukturen vorzudenken. Als viertes Forschungsfeld bewertet die Forschungsgruppe den Einfluss von UAM auf ökonomischer, ökologischer und sozialen Ebene auch im Vergleich zu anderen, neuen Mobilitätslösungen und diskutiert die Ergebnisse mit der Wissenschaft, der Industrie, der Politik und der Gesellschaft.

  • Forschungsruppen im Leitthema Cyber and Public Security

    • MULTIACCESS AND SECURITY CODING FOR MASSIVE IOT SATELLITE SYSTEMS

      Start: 2021

      Forschungsgruppenleitung: Prof. Gerhard Kramer (TUM)

      Koordination: Dr. Gianluigi Liva (DLR)

      Beteiligte Partner:

      • TUM (Lehrstuhl für Nachrichtentechnik)
      • DLR (Institut für Kommunikation und Navigation)

      Inhalt: Die Forschungsgruppe “Multiaccess and Security Coding for Massive IoT Satellite Systems” wird von Prof. Gerhard Kramer vom Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München (TUM) geleitet und beinhaltet die TUM-COD Gruppe von Prof. Antonia Wachter-Zeh sowie die ITX Gruppe am Institut für Kommunikation und Navigation des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR). Die Forschungsgruppe hat es sich zum Ziel gesetzt neue Schlüsseltechnologien für die nächste Generation von Satellitennetzen für das Internet-of-Things (IoT) zu entwickeln. Rückblickend auf frühere Forschungsaktivitäten zusammen mit Munich Aerospace (in welcher die Gruppe neue erweiterte Technologien zur Codierung und Modulation für Übertragungen von kurzen Paketen entwickelte) werden zwei fundamentale Elemente zukünftiger Satelliten (und im allgemeinen: drahtlosen) Netzwerken behandelt: der Entwurf von unkoordinierten Vielfachzugriffsverfahren für „Massive Satellite IoT“ Netzwerke sowie die Entwicklung von neuen „lightweight“ Quantencomputer-resistenten kryptographischen Primitiven zur Gewährleistung der langfristigen Datensicherheit. Aufbauend auf eine jahrelange Zusammenarbeit auf verschiedenen Forschungsthemen werden die Gruppen an der TUM sowie am DLR ihre Expertise bündeln und eng auf diesem Vorhaben zusammenarbeiten.

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