Tests, Updates & Reports

Ziel

Validierung eines kontrollierten Video-Ingest-Pfads für STANAG-4609-nahe Workflows sowie Vorbereitung der Plattform auf standardisierte Video- und Metadatenverarbeitung.

Video-Ingest Lifecycle

Die Pipeline unterstützt den kontrollierten Lifecycle externer Videoquellen: Streams werden bei Aktivierung gestartet, bei Deprovisionierung sauber beendet und nach Neustarts wieder mit dem erwarteten Betriebszustand abgeglichen.

Health-Monitoring, Timeouts und Recovery-Pfade sind direkt Teil der Ingest-Logik. Dadurch bleiben Videoquellen operativ nachvollziehbar und unkontrollierte Restzustände werden vermieden.

Die Funktionen wurden in einer Simulatorumgebung gegen wiederholte Start-/Stop-Zyklen, Stream-Unterbrechungen und Service-Neustarts validiert. Der Betriebszustand blieb dabei konsistent, aktive Quellen wurden korrekt erkannt und fehlende Streams konnten sauber wiederhergestellt werden.

STANAG-Kontext

Der aktuelle Entwicklungsstand legt die Grundlage für MPEG-TS-basierte Video-Workflows und die weitere Integration von MISB/KLV-Metadaten. Ziel ist ein standardnaher Pfad, der Video, Telemetrie und Kontextdaten für Lagebild und Analyse zusammenführt.

Damit steht die technische Basis für eine robuste Video-Ingest-Plattform: Standards aufnehmen, unter operativen Randbedingungen kontrollierbar halten und die Medienverarbeitung getrennt vom Kernsystem führen.

Ergebnis: Simulatorvalidierung erfolgreich abgeschlossen. Lifecycle-Steuerung, Health-Monitoring und Recovery arbeiten stabil. MISB/KLV-Metadaten, tiefere Analyse und Interoperabilität befinden sich in der nächsten Ausbaustufe.

Validierte Funktionen

• Kontrollierter Start und Stop externer Videoquellen
• Health-Monitoring für aktive Streams
• Timeout-basierte Staleness-Erkennung
• Recovery und Reconciliation nach Neustarts
• Isolierte Medienpfade für Ingest und Verarbeitung
• Vorbereitung für MISB/KLV-Metadatenintegration

Ziel

Integration externer Geodatensätze als persistente Karten-Layer sowie Validierung automatischer Missionsprüfungen gegen regulatorische und infrastrukturelle Daten.

Geospatial Data Integration

Mehrere externe Datenquellen wurden importiert und als persistente Layer verfügbar gemacht: regulatorische UAS-Zonen, kritische Infrastruktur (Energie, Kommunikation, Einsatzkräfte), Luftfahrthindernisse nach Höhenklasse sowie Hochwasserzonen. Zusätzlich wurden operator-definierbare Lageobjekte als plattforminterne Datenschicht eingeführt.

Alle Layer sind offline verfügbar und können über Layer-Menüs und Presets individuell konfiguriert werden.

Mission Checks

Der Task-Creation-Flow wurde um automatische Prüfungen gegen alle relevanten Layer erweitert. Missionen werden vor der Ausführung auf Konflikte mit Flugbeschränkungen, Infrastruktur und Hindernissen geprüft.

Ergebnis: Alle Datensätze erfolgreich integriert. Die automatischen Missionsprüfungen arbeiten zuverlässig – erkannte Konflikte erfordern eine bewusste Freigabe durch den Operator.

Validierte Funktionen

• Regulatorische UAS-Zonen mit Zonentyp-Differenzierung
• Kritische Infrastruktur-Layer (Energie, Kommunikation, Einsatzkräfte)
• Luftfahrthindernisse nach Höhenklasse
• Hochwasserzonen nach Wiederkehrintervall
• Operator-definierte Lageobjekte
• Automatische Missionsprüfung bei Task-Erstellung
• Layer-Menüs und Presets in LiveMap / Mission Control / Situational Awareness

Ziel

Validierung der Personenerkennung unter widrigen Wetterbedingungen sowie Funktionstest des Field Operator Lifecycle-Managements.

Personenerkennung

Test der Echtzeit-Personenerkennung mittels lokalem Detection-Modell bei bewölktem Himmel und aktivem Schneefall. Die Kamera war statisch am Boden positioniert. Die Zielperson trug unauffällige Kleidung in Olivgrün und Schwarz und bewegte sich in einigen Metern Entfernung vor Büschen - ein bewusst schwieriges Szenario mit geringem Kontrast zum Hintergrund.

Trotz der erschwerten Bedingungen wurde die Person durchgehend zuverlässig erkannt. Die Detection blieb auch bei wechselnden Positionen und teilweiser Verdeckung durch Vegetation stabil.

Field Operator Validation

Validierung des vollständigen Field Operator Lifecycles: Hinzufügen, Verwalten und Entfernen von Field Operatorn über die Plattform. Registrierte Operatoren übermitteln ihre Position und Daten in Echtzeit an die Station, wo sie live auf der Karte dargestellt werden.

Alle Lifecycle-Operationen funktionierten fehlerfrei. Die Positionsdaten wurden zuverlässig und in Echtzeit synchronisiert.

Ergebnis: Beide Funktionen erfolgreich validiert. Die Detection arbeitet robust unter widrigen Wetterbedingungen und bei schlechtem Kontrast. Das Field Operator Management ist für den operativen Einsatz bereit.

Validierte Funktionen

• Personenerkennung bei Witterung
• Zuverlässige Detection trotz geringem Kontrast
• Statische Bodenposition der Kamera mit Echtzeit-Analyse
• Field Operator Hinzufügen, Verwalten und Entfernen
• Echtzeit-Positionsübermittlung an die Station
• Live-Darstellung der Operatoren auf der Karte

Ziel

Nachweis der End-to-End-MAVLink-Integration in der Danubis-Plattform mittels MAVLink Software-in-the-Loop (SITL) Simulation.

Zusammenfassung

Proof of Concept der vollständigen MAVLink-Kommandokette mittels ArduPilot Software-in-the-Loop (SITL) Simulation. Die Integration ist direkt im produktiven Missionspfad der Plattform eingebettet. QGroundControl diente als unabhängige externe Validierungsinstanz.

Ergebnis: PoC erfolgreich abgeschlossen. Die End-to-End-Funktion der MAVLink-Kommandokette ist nachgewiesen. Die Plattform arbeitet standardkonform und herstellerunabhängig.

Validierte Funktionen

• Arm/Disarm, Takeoff, Landung und Emergency Stop
• Waypoint-Navigation und Return-to-Home (RTL)
• Echtzeit-Telemetrie (GPS, Batterie, Heading, Speed)
• Mehrdrohnenbetrieb mit parallelen SITL-Containern
• Automatischer Reconnect und Lifecycle-Management

Ziel

Validierung der Multi-Device-Konnektivität und Echtzeit-Synchronisation der Danubis-Plattform.

Zusammenfassung

Erster Outdoor-Test der Danubis-Plattform mit Fokus auf Multi-Device-Konnektivität und Echtzeit-Synchronisation. Mehrere verschiedene Endgeräte (Tablet, Laptop, Handy) wurden über ein lokales Netzwerk verbunden und auf synchronisierte Missionsführung, POI-Management und Video-Streaming getestet.

Alle durchgeführten Tests wurden positiv absolviert. Die gemessene Latenz lag durchgehend unter 200ms, bei einer stabilen Verbindung während des gesamten Testzeitraums.

Ergebnis: Test erfolgreich abgeschlossen. Die Plattform-Architektur ist für den Einsatz mit mehreren synchronisierten Endgeräten validiert.

Validierte Funktionen

• Multi-Device Synchronisation (Tablet, Laptop, Handy)
• Echtzeit-Kommunikation über lokales Netzwerk
• POI-Synchronisation zwischen Geräten
• Video-Stream Stabilität unter Feldbedingungen
• Mission-Koordination zwischen Station und Field Operator