Drohnen mit Künstlicher Intelligenz - Master-Projekt - Studienfeld Intelligente Systeme (WS2526)

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Drohnen mit Künstlicher Intelligenz - Master-Projekt - Studienfeld Intelligente Systeme (WS2526)

Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Projekts bilden Gruppen aus maximal vier Personen. Jede Gruppe bekommt eine KI-fähige FPV-Drohne und die nötigen Komponenten gestellt. Ihre Aufgaben sind die Entwicklung, Implementierung, Untersuchung und Bewertung von spannenden und gut nachvollziehbaren Drohnen-KI-Anwendungen.

Aufgabe 1: Aufgabe 1: Mit der FPV-Drohne und den zusätzlichen Hardwarekomponenten (Einplatinencomputer, Kamera, A/V-Video-Grabber, KI-Beschleuniger, etc.) vertraut machen.

Fähigkeiten und Grenzen der Hardwarekomponenten kennenlernen. Diese sind:

Rahmen, Flight Controller und Electronic Speed Controller, FPV-Sender (für Video), ELRS-Empfänger, Motoren, GPS-Empfänger, Kamera(s), Akkus, Fernbedienung, Einplatinencomputer (z.B. Raspberry Pi Zero 2 WH), KI-Beschleuniger (z.B. Google Coral USB Accelerator), FPV-Brille, A/V-Video-Grabber etc.

Fähigkeiten und Grenzen der Softwarekomponenten kennenlernen. Diese sind:

Flight Controller Firmware (Betaflight, INAV, ArduPilot), Ground Control Station (z.B. QGroundControl für ArduPilot), Betriebssystem (z.B. Raspberry Pi OS, Ubuntu) für den Einplatinencomputer, KI-Software (z.B. TensorFlow Lite, YOLO), etc.
Der Fokus des Projekts sind die KI-Anwendungen (siehe Aufgabe 2)! Der Bau einer neuen Drohne ist nicht nötig und auch nicht das Projektziel. Umbauten an den vorhandenen Drohnen sind möglich, wenn gewünscht.

Aufgabe 2: KI-Anwendung(en) entwickeln, integrieren und testen. Mögliche Einsatzbereiche sind z.B.

Informatik: Objekterkennung (z.B: Erkennung von Personen und Tieren)
Logistik: Automatische Lieferungen und Abholungen von Objekten
Geografie: Biodiversitätsforschung oder Erkennung von Unwetterschäden
Ingenieurwissenschaften: Bauwerksinspektionen
Agrarwissenschaften: Überwachung von Pflanzen und Schädlingsbefall
Archäologie: Luftbildaufnahmen
Atmosphärenforschung: Smogmessungen

Aufgabe 3: Möglichkeiten für Autopilot recherchieren und integrieren.

zum Beispiel mit INAV und ArduPilot.

Aufgabe 4: Möglichkeiten für Delivery/Payload recherchieren und integrieren.

Entwickeln und Testen Sie einen einfachen Drop-Mechanismus (z.B. mit Servo).

Aufgabe 5: Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse der Aufgaben 1--4.

Sie entwickeln Dokumentationen und Anleitungen, die Studierende, Forschende und Lehrende in die Lage versetzen sollen, die KI-Drohnen-Szenarien nachzubauen und für eigene Module und Forschungsprojekte zu nutzen.
Es wird keine Folienpräsentationen und PDF-Projektberichte geben! Jedes Team entwickelt eine vollständige und verständliche Online-Dokumentation (z.B. via GitHub-Pages) und präsentiert ihre Ergebnisse mit einem Poster und einer Live-Demonstration.

Zeitplan für das Semester

Datum	Zeit	Raum	Inhalte
15.10.2025	10:00-13:00	2-033	Einführungsveranstaltung, Gruppenfindung, Anforderungsanalyse, Projektplanung (Zeitplanung)
22.10.2025	10:00-13:00	2-033	Gruppenarbeit
29.10.2025	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
05.11.2025	10:15-13:00	10-MZH, [1-022\|2-033]	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
12.11.2025	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
19.11.2025	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
26.11.2025	-----	-----	U!REKA Day
03.12.2025	-----	-----	Dienstreise
10.12.2025	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
17.12.2025	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
03.12.2025	-----	-----	Weihnachtsferien
03.12.2025	-----	-----	Silvester
07.01.2026	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
14.01.2026	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
21.01.2026	10:00-13:00	10-MZH, 2-033	Flugtests in der Mehrzweckhalle, Gruppenarbeit im Labor
28.01.2026	10:00-13:00	2-033	Demonstration und Präsentation der Projektergebnisse aller Teams, Abschlussveranstaltung

Dokumente

		KI-Drohnen: Ein zweisprachiges Handbuch über Entwurf, Bau und Einsatz von KI-fähigen Drohnen für wissenschaftliche Projekte und Lehre (Stand: 16.11.2025)
		Projektbeschreibung
		Project description

Ausstattung

Jedes Team erhält folgende Ausrüstung:

FPV-Drohne 3,5'' mit CineWhoop-Rahmen (inkl. Propellerschutz) komplett aufgebaut und flugfähig
Skyzone Cobra X FPV-Brille
Radiomaster Boxer ELRS Sender (Fernbedienung) mit Firmware EdgeTX v2.11.3 und passend zum Empfänger konfigurierter Binding Phase: drone[1-3]
Google Coral USB Accelerator KI-Beschleuniger
Raspberry Pi Zero 2 WH Einplatinencomputer

Auf der SD-Karte ist ein Raspberry Pi OS Lite (32-bit) auf Basis von Debian 11.11 (Bullseye) installiert. Bei dieser Version sind die zum Google Coral USB Accelerator benötigten Bibliotheken und die erforderliche Python-Version sehr einfach zu installieren.

Raspberry Pi Camera Module v2
Mini-HDMI zu Standard-HDMI-Kabel
Micro-USB (m) auf USB Typ A (f) Kabel
USB-Audio/Video-Grabber (MacroSilicon MS210x)
Smoke Stopper (Kurzschlussschutzstecker)
SkyRC B6neo+ Ladegerät
Imbus- und Sechskant-Schraubenschlüssel in den für FPV-Drohnen üblichen Größen
Ersatzpropeller (3.5'')
USB-Kartenlesegerät für SD und MicroSD-Speicherkarten

Die vorbereiteten Drohnen sind im Detail...

Drohne 1

Rahmen: GEPRC Cinelog 35 GEP-CL35 3.5 Zoll CineWhoop Frame Kit
Flugcontroller: Flywoo GOKU GN745 (STM32F745, 216MHz, 1MB Flash) 45A AIO 2-6S AM32 (Betaflight v4.5.2)
Camera: Caddx Ratel Pro 1500TVL Analog
Videosender: SpeedyBee TX800 VTX

Kanal: 5733 MHz (Band: BOSCAM/RichWave, Channel: 1)

VTX-Antenne: Flywoo 60mm Osprey 5.8GHz RHCP SMA
Empfänger: Radiomaster XR1 ELRS Dual Band RX (Firmware: ExpressLRS 3.6.0)

Binding Phase: drone1

Motoren: Emax Eco II 2004 3-6S 3000KV
Propeller: Gemfan 90mm D90-5 3.5" Ducted 5-Blatt Propeller
GPS: HGLRC M100 mit Kompass

Drohne 2

Rahmen: SpeedyBee BEE35 Pro 3.5 CineWhoop Frame Kit
Flugcontroller: Flywoo GOKU F722 PRO Mini V2 (STM32F722, 216MHz, 512kB Flash) 45A Stack 3-6S AM32 (Betaflight v2025.12.0-BETA)
Camera: RunCam Phoenix 1000TVL Analog
Videosender: SpeedyBee TX800 VTX

Kanal: 5771 MHz (Band: BOSCAM/RichWave, Channel: 3)

VTX-Antenne: TrueRC Singularity 5.8GHz RHCP SMA
Empfänger: Radiomaster XR1 ELRS Dual Band RX (Firmware: ExpressLRS 3.6.0)

Binding Phase: drone2

Motoren: Emax Eco II 2004 3-6S 3000KV
Propeller: Gemfan 90mm D90-5 3.5" Ducted 5-Blatt Propeller
GPS: HGLRC M100 mit Kompass

Drohne 3

Rahmen: SpeedyBee BEE35 Pro 3.5 CineWhoop Frame Kit
Flugcontroller: Flywoo GOKU F722 PRO V2 (STM32F722, 216MHz, 512kB Flash) 55A Stack 3-6S AM32 (Betaflight v4.5.2)
Camera: Caddx Ratel Pro 1500TVL Analog
Videosender: SpeedyBee TX800 VTX

Kanal: 5847 MHz (Band: BOSCAM/RichWave, Channel: 7)

VTX-Antenne: Foxeer Lollipop 4 RHCP
Empfänger: Radiomaster XR1 ELRS Dual Band RX (Firmware: ExpressLRS 3.6.0)

Binding Phase: drone3

Motoren: Axisflying C206 2006 2500KV 4-6S
Propeller: Gemfan 90mm D90-5 3.5" Ducted 5-Blatt Propeller
GPS: Matek M10Q-5883 GPS mit Kompass

Teams

Gruppe 1

Gruppe 2

Gruppe 3

Kontakt

Zu erreichen bin ich am besten per E-Mail: christianbaun@fb2.fra-uas.de

Prof. Dr. Christian Baun
Frankfurt University of Applied Sciences
(1971-2014: Fachhochschule Frankfurt am Main)
FB 2: Informatik und Ingenieurwissenschaften
Stand: 26.1.2026