Kurzbeschreibung
Das Drohnenlabor umfasst eine Fläche von 150m3 und ist mit dem Motion-Tracking System der Firma Vicon zur millimetergenauen Erfassung von Bewegungen ausgestattet. Der Raum kann beliebig für diverse Anwendungsfälle ausgestaltet und modifiziert werden (Suchmissionen, Hindernisaufbauten etc.). Neben der entsprechenden Software-Installation umfasst das Drohnenlabor auch entsprechende Hardware für den Drohneneinsatz.
Aktuell sind folgende Komponenten im Rahmen des Drohnenlabors verfügbar:
-> 10 Crazyfly Micro-Drohnen
-> 2 Tello Drohnen
-> 1 Twins Drohne
-> ADS-B / FLARM (Outdoor Station)
-> Dedrone Drohnendetektionssystem
-> 1x Flir Pro Duo R 640
-> weitere Sensorik und Kleinteile
Eine Leistungsschau kann unter folgendem Link bezogen werden: https://youtu.be/Rx6lF6HphxA
Ansprechperson
Prof. (FH) PD Dr. Mario Döller
Research Services
Das Drohnenlabor steht für Studierende und Studiengänge der FH Kufstein Tirol kostenlos zur Verfügung.
Leistungen für Kooperationspartner reichen von der reinen kostenbasierten zur Verfügungsstellung der Hardware (Raum, Drohnen etc.) bis zur erweiterten Unterstützung im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten durch unsere DrohnenexpertInnen.
Methoden & Expertise zur Forschungsinfrastruktur
Im Bereich der Software wird vorwiegend auf ROS und Gazebo-Systeme gesetzt.
Mögliche Anwendungsbeispiele der Erprobung können schwarmbasierte Such- bzw. Hindernisalgorithmen oder die Erprobung neuer Drohnenprototypen sein.
Anfragen werden gerne jederzeit unter den Aspekten der Verfügbarkeit / Machbarkeit berücksichtigt.
Wasserstoff-Drohne: https://www.fh-kufstein.ac.at/forschung/forschungsprojekte/wasserstoff-drohne~w1818
START LIVING LAB – Rettungsdrohne: https://www.fh-kufstein.ac.at/forschung/forschungsprojekte/start2~w13308
Drones4VET: https://www.fh-kufstein.ac.at/forschung/forschungsprojekte/drones4vet~w1811
Almoda: https://www.fh-kufstein.ac.at/forschung/forschungsprojekte/almoda~w1812
DataKMU: https://webta.fh-kufstein.ac.at/Forschen/datakmu
Automatisierte Mobilität: https://www.fh-kufstein.ac.at/forschung/science-labs/drone-lab
Drohnen Kompetenzzentrum: https://webta.fh-kufstein.ac.at/webtaeng/Forschen/Drohnen-Kompetenzzentrum
Mohammadreza Mohebbi, Maryam Tavasoli, Mario Döller, Javad Mohebbi Najm Abad, Iuliia Yamnenko; Vehicle Trajectory Prediction in Congested Urban Traffic Leveraging Liquid Neural Network and UAV Data. In Proceedings of the 17th International Conference on Machine Learning and Computing, Guangzhou, China, ACM, 2025.
Mohammad Reza Mohebbi, Elahe Kafash, Mario Döller; Multi-Agent Trajectory Prediction in Urban Environments using UAV Data and Enhanced Temporal Kolmogorov-Arnold Networks with Particle Swarm Optimization, In Proceedings of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Porto Portugal. 2025.
Mohammadreza Mohebbi, Julian Klinger, Mario Döller, Javad Mohebbi Najm Abad, Maryam Tavasoli; Advanced Driving Behavior Analysis through Kolmogorov-Arnold Network and UAV Traffic Data. In Proceedings of the 17th International Conference on Machine Learning and Computing, Guangzhou, China, ACM, 2025.
Julian Bialas, Mario Döller, Simone Walch, Michiel van Veelen and Abraham Mejia-Aguilar; Optimizing Multi-Agent Coverage Path Planning UAV Search and Rescue Missions with Prioritizing Deep Reinforcement Learning, In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO), Bangkok, Thailand, 2024
Mohammadreza Mohebbi, Elian Wira Sena, Mario Döller, Julian Klinger; Wildfire Spread Prediction through Remote Sensing and UAV Imagery-Driven Machine Learning Models. In Proceedings of the 18th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), IEEE, Dubai, 2024.
Nick Kachelriess, Kieran Quaine, Julian Bialas, Christian Schmid, Niusha Shakibi Nia, Eva Wernig, Christian Neuner, Gernot Mariacher, Mario Döller, and Nikolaus Fleischhacker; Efficient and Innovative Hydrogen Tank Design for a Lightweight Hydrogen-Powered Drone; In Proceedings of the European Hydrogen Energy Conference, Poster Session, Bilbao, Spain, 2024.
Julian Bialas, Mario Döller, Robert Kathrein, Robust Multi-Agent Coverage Path Planning for Unmanned Airial Vehicles (UAVs) in Complex 3D Environments with Deep Reinforcement Learning, In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO), Samui, Thailand, 2023
Krispin Raich, Robert Kathrein, Michael Erharter, Mario Döller, Spatial Extension model for multimodal traffic management, In Proceedings of the International Conference on Intelligent Vehicles (ICoIV 2020), Berlin, Germany, 2020