IUAS zeigt Innovationen für Mittelstand
Praxisnahe Einblicke in Radar-, Hochfrequenz- und Drohnentechnologien: Das IUAS vernetzt Forschung und Wirtschaft im Zukunft.Lab.Schwarzwald.
IUAS – Institute for Unmanned Aerial Systems
Willkommen am IUAS
Wir bringen Innovation in die Luft und gestalten die Entwicklung unbemannter Flugsysteme und moderner Radartechnologien.
Durch die enge Verzahnung von Flugrobotik und intelligenter Sensorik auf Basis moderner Radar- und Antennentechnologien schaffen wir neue technologische Möglichkeiten und eröffnen zukunftsweisende Perspektiven.
News
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Kick-off Meeting für das Kooperationsprojekt "RESCUE"
Mitte Januar trafen sich Prof.in Dr. Marlene Harter, Reza Aliabadi und Marius Patzer vom IUAS mit Projektpartner*innen an der HS Esslingen.
Intelligente und autonome Flugsysteme
Intelligente und autonome Flugsysteme (UAVs) gewinnen für komplexe Anwendungen in Industrie, Wissenschaft und Gesellschaft rasant an Bedeutung. Das Institut für unbemannte Flugsysteme (IUAS) bewegt sich dabei an der Schnittstelle von mobiler Robotik, physikalischer Modellierung, vernetzter Intelligenz und Informatik.
Überblick Flugsysteme
Indoor-Outdoor Navigation
Dieses Themenfeld widmet sich der Entwicklung robuster Navigations- und Lokalisierungsverfahren für anspruchsvolle Indoor- sowie Outdoor-Szenarien ohne GNSS-Empfang. Die methodische Basis bildet die Fusion innovativer algorithmischer Ansätze aus Computer Vision und Machine Learning mit etablierten Kartierungs- und Orientierungsverfahren der modernen mobilen Robotik.
Intelligente Systemintegration
Dieser Forschungsbereich widmet sich der informationstechnischen Konnektivität von autonomen Systemen. Im Zentrum der Forschungsarbeit steht die Untersuchung und Implementierung echtzeitfähiger Netzwerkprotokolle. Ziel ist es, eine vollständig ausfallsichere sowie latenzminimierte Flugsteuerung zu realisieren, die selbst über große Distanzen hinweg eine stabile und sichere Operationsführung unbemannter Plattformen garantiert.
Drohnen mit Werkzeugen
Dieses Forschungsfeld fokussiert sich auf die Ausstattung unbemannter Flugsysteme mit spezialisierten Werkzeugen, um autonome Reparatur- und Konstruktionsaufgaben an schwer zugänglichen Strukturen durchzuführen. Die methodische Herausforderung besteht dabei in der physikalischen Modellierung und der algorithmischen Kompensation dynamischer Reaktionskräfte, wie etwa auftretender Drehmomente. Durch die Entwicklung adaptiver Steuerungsalgorithmen zur aktiven Lageregelung, kombiniert mit stabilisierenden Greifmechanismen, werden die Systeme befähigt, mechanische Arbeiten sicher und präzise auszuführen.
ELCOD-Endurance Low Cost Drone
Das Projekt ELCOD - Endurance Low COst Drone konnte sich im Rahmen des Projektaufrufs "INTERREG V - Wissenschaftsoffensive 2016" mit einem Gesamtbudget von 991.918 € (davon 495.959 € EFRE und 249.999 € regionale Mittel) durchsetzen.
Prüf- und Messaufgaben, die eine große Reichweite und Betriebszeit erfordern, werden heute in der Regel von bemannten Flugzeugen durchgeführt. Dies führt jedoch zu erheblichen Kosten, hohen Belastungen und Risiken für Piloten, Crew sowie Material. Andererseits befinden sich verfügbare unbemannte autonome Systeme im hochpreisigen Marktsegment und vor allem im militärischen Anwendungsbereich. Im Rahmen des Projektes ELCOD (Endurance Low Cost Drone) war es unser Ziel, diese Anforderungen zu erfüllen und diese Lücke zu schließen. Das von der EU geförderte ELCOD-Konsortium bestand aus den drei akademischen Partnern IUAS der Hochschule Offenburg, INSA Straßburg und CNRS/ICPEES Straßburg sowie verschiedenen Industriepartnern.
Die INSA in Straßburg konzentrierte sich auf einen emissionsarmen elektrischen Antrieb auf der Basis einer Brennstoffzelle und untersuchte die Herstellung einer eigenen Flugzelle mit modernen Materialien wie Glas- und Kohlefaser.
An der Hochschule Offenburg wurde die Verwendung eines optimierten thermischen Motorantriebes untersucht. Zudem wurde auch hier eine eigene, sehr robuste Zelle entwickelt, welche aber klassisch aus Holz gefertigt wurde.
Für die Messung von Luftverschmutzung und meteorologischen Variablen entwickelte das CNRS/ICPEES spezielle Sensoren für den Einsatz in einem UAV.
Das IUAS der Hochschule Offenburg beschäftigt sich mit den Bereichen Aerodynamik, Strukturuntersuchung, Flugdynamik, Datenkontrolle, Kommunikation, Fertigungsverfahren und der Optimierung von Verbrennungsmotoren.
Das sehr ehrgeizige Ziel, ein Flugzeug zu entwickeln, welches mit einer maximalen Startmasse von 25 kg bei einer Nutzlast von 5 kg um die 5.000 km zurücklegen kann, wurde leider nicht erreicht. In Bezug auf die gemessenen Flugdaten konnten nur 3.400 km erreicht werden. Leider gab es keine Möglichkeit die Reichweite real zu überprüfen, da durch die COVID-19-Pandemie keine Langstreckenflüge absolviert werden konnten. Durch die gute grenzüberschreitende Zusammenarbeit, dem großen Wissensaustausch und den erreichten Zielen kann das Projekt aber trotzdem als erfolgreich abgeschlossen betrachtet werden.
Das ELCOD-Projekt wurde vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und von den regionalen Partnern Region Grand Est in Straßburg sowie den Ländern Baden-Württemberg und Rheinland-Pfalz im Rahmen des INTERREG V Oberrhein-Programms kofinanziert.
Autonome Helicopter (ALF)
Die Zelle des autonomen Luftfahrzeugs (ALF) basiert auf kommerziellen Modellhubschraubern, welche kunstflugtaugliche Eigenschaften besitzen. Dabei kommen verschiedene Typen mit Elektro- oder Benzinantrieb zum Einsatz, wodurch eine maximale Flugdauer von 45 Minuten (elektrisch) bis zu mehreren Stunden (Benzin) abgedeckt werden kann. Die Avionik sowie die Bodenstation wurden komplett im IUAS entwickelt.
Der Einsatzbereich dieser "Trägerplattformen" ist sehr universell. Die Elektrotypen werden für Inspektionen, Bilddokumentationen, Luftprobenentnahmen, Wetterdatenerfassungen und zum "Studenten bespaßen" eingesetzt, wobei die höchste getestete Flughöhe derzeit bei 3.600 Meter über Grund beziehungsweise circa 4.500 Meter über NN liegt.
Die verwendeten Benziner können grundsätzlich den gleichen Einsatzbereich wie die autonomen Luftfahrzeuge mit Elektroantrieb abdecken, jedoch ist die Handhabbarkeit durch das Benzin etwas komplexer. Deshalb werden die mit Benzin angetriebenen autonomen Luftfahrzeuge dort eingesetzt, wo es auf lange Flugzeiten große Reichweiten sowie Nutzlast ankommt oder die Logistik zum Laden von Akkus nicht vorhanden ist. Ein gutes Beispiel hierfür ist ein Einsatz in Grönland für das Auffinden und Treiben von Rentieren, wofür große Flächen überflogen werden mussten.
Technische Details der zwei Haupttypen:
Name: |
| ALF60E |
| ALF80B |
Antrieb: |
| elektrisch |
| Benzin |
Rotordurchmesser: |
| 135 cm |
| 180 cm |
Gewicht: |
| 5,1 kg (inkl. 19 AH Akku) |
| 7,5 kg (trocken) |
Zuladung: |
| 3 kg |
| 7 kg |
Flugdauer: |
| 30 min (10 Ah Akku) |
| 2,0 h (installierter Tank) |
Das IUAS ist auch im Besitz eines Quadcopters, der als Testträger für Sensoren und Avionik eingesetzt wird.
Radarsysteme
Das IUAS forscht an zukunftsweisenden Radartechnologien: Millimeterwellen-Radare sichern im Automobilbereich (Automotive) die präzise Erfassung von Objekten, Abständen und Geschwindigkeiten. Ultrabreitband-Radare (UWB) ermöglichen dagegen die zerstörungsfreie Materialdurchdringung – optimiert für den Einsatz als Ground Penetrating Radar (GPR) bei der Bodenanalyse sowie für die Fremdkörperdetektion in Lebensmitteln.
Automotive Radar
Die Zukunft des autonomen Fahrens basiert auf hochpräzisem Automotive Radar, das selbst bei schlechter Sicht verlässliche Umfelddaten liefert. Für eine verzögerungsfreie Verarbeitung sorgt Edge AI, deren absolute Zuverlässigkeit und Cyber-Sicherheit (Edge AI Trust) die Grundvoraussetzung für das Vertrauen in autonome Systeme bilden. Das innovative Projekt RepliCar verbindet diese Kernkompetenzen und entwickelt eine vertrauenswürdige, radarbasierte KI-Plattform für die sichere Mobilität von morgen.
Projekte
EdgeAI-Trust
Das Projekt EdgeAI-Trust zielt darauf ab, eine domänenunabhängige Architektur für dezentralisierte Edge-KI zusammen mit HW/SW-Edge-KI-Lösungen und Tools zu entwickeln, die eine vollständig kollaborative KI ermöglichen. Die Edge-KI-Technologien adressieren zentrale Herausforderungen der europäischen Industrie und Gesellschaft wie Zuverlässigkeit, Energieeffizienz, Systemkomplexität und Nachhaltigkeit. Die Ergebnisse dieses Projekts werden in drei Zielbereichen umgesetzt: Autonome Fahrzeuge, Fertigung und Landwirtschaft.
Die sensorbasierte KI ist ein wesentlicher Bestandteil von EdgeAI-Trust, der zum kollaborativen EdgeAI-Ökosystem beitragen wird. Die Hochschule Offenburg ist innerhalb von EdgeAI-Trust im Bereich der radarbasierten Straßenzustandserkennung und -klassifikation für das autonome Fahren beteiligt, wofür KI-basierte Verfahren eingesetzt werden sollen. Die Innovation dieser Aufgabe liegt in einer zuverlässigen Klassifizierungsmethode der Straßenoberfläche mittels Radar und KI, die zu einem sicheren Fahren beiträgt.
Die Hochschule Offenburg wird in EdgeAI-Trust einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung einer nachhaltigen und zuverlässigen Lösung für eine KI-basierte Erkennung und Klassifizierung von Straßenzuständen leisten. Dazu werden Radarsensoren in statischen und dynamischen Szenarien untersucht. Die Entwicklung der KI-basierten Methoden für die Erkennung und Klassifizierung von Straßenoberflächen erfolgt auf Basis der gewonnenen Mess- und Simulationsdaten. Neben der Untersuchung der optimalen Einbauposition des Radars am Fahrzeug wird zusätzlich ein Bodenradarsystem eingesetzt, um weitere Informationen über den Bodenuntergrund zu erhalten.
Das Projekt wird seitens des Key Digital Technologies-Joint Undertaking (KDT-JU) und des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Das Konsortium besteht aus 51 Partnern aus der Industrie (OEMs und Halbleiterlieferanten) und Forschungseinrichtungen.
Zum Projekt „EdgeAI-Trust“ erhalten Sie weitere Auskünfte unter: www.edgeai-trust.eu
RepliCAR
Für das autonome Fahren ist eine zuverlässige und präzise Wahrnehmung der Umgebung unerlässlich. Sensoren und die entsprechenden Verarbeitungsketten müssen dabei höchsten Ansprüchen an Genauigkeit und Realitätsnähe gerecht werden. Derzeit fehlen jedoch Ansätze für eine effektive und effiziente Validierung dieser Systeme. Genau hier setzt das Projekt RepliCar an: Ziel des Projekts ist der Aufbau eines Referenzsystems mit einer Kombination aus hochauflösender Radar-, Kamera-, Lidar-, GNSS- und Inertialsensorik, welche in einen Versuchsträger integriert werden.
Dieses Referenzsystem wird den heutigen serienmäßigen Sensorsystemen technologisch um mehrere Jahre voraus sein. Dank der Integration besonders hochauflösender Sensoren und einer leistungsstarken Sensordatenfusion zur Objekterkennung wird eine hochpräzise Abbildung der Realität, die sogenannte „Ground Truth“, möglich – eine wichtige Grundlage für die Validierung von Sensoren im Bereich des autonomen Fahrens.
Das IUAS wirkt bei der Entwicklung eines hochauflösenden Radarsensors mit 48 Sendern und 64 Empfängern mit. Zu den zentralen Aufgaben des IUAS gehören die Konzeption des Antennen-Arrays, die Umsetzung der Signalverarbeitung sowie die fahrzeuggerechte Integration des Radarsystems.
Das Projekt läuft vom 1. Juli 2023 bis zum 30. Juni 2026 und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.
Radom Heizfolie
Entwicklung einer Technologieplattform zur automatisierten Produkt- und Produktionskonfiguration radartransparenter Radom-Heizfolien mit maßgeschneiderter Geometrie und Funktionscharakteristik.
Seit mehreren Jahren ist Radar ein fester Bestandteil moderner Fahrzeuge. Für eine designverträgliche Integration werden die Radarsensoren zunehmend verdeckt hinter Stoßfängern und Emblemen verbaut. Da die volle Funktionalität auch im Winter gewährleistet werden muss, können störende Schnee- und Eisablagerungen mithilfe von folienintegrierten Widerstands- heizungen vermieden werden. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die automatisierte Auslegung der Heizfolie entsprechend der erforderlichen Heizleistung bei gleichzeitiger Sicherstellung der Durchlässigkeit für Radarwellen.
Zusammen mit der Firma New Albea wird im Rahmen des gemeinsamen Projekts "Entwicklung einer Technologieplattform zur automatisierten Produkt- und Produktionskonfiguration radartransparenter Radom-Heizfolie mit maßgeschneiderter Geometrie und Funktionscharakteristik", gefördert durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), eine Anwendung zur automatisierten Layout-Generierung sowie die optimale radartransparente Auslegung dieser Heizfolien entwickelt und erforscht.
Hochschulmagazin "Forschung im Fokus" (FIF) im Jahr 2021 (PDF) - Bericht zu Radom Heizfolie ab Seite 129
Prystine
Die Hochschule Offenburg ist Mitglied im Verbundprojekt Programmable Systems for Intelligence and Automobiles (PRYSTINE), das durch das Electronic Components and Systems for European Leadership Joint Undertaking (ECSEL) und das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird.
Innerhalb des Projekts PRYSTINE wird eine fehlertolerante 360°-Rundumwahrnehmung für das hochautomatisierte Fahren enwickelt, welche auf robuster Radar- und Lidar-Sensorfusion basiert.
In dem Teilvorhaben "Entwurf der Systemarchitektur von Radarsensoren auf Grundlage identifizierter Szenarien" wirkt die Hochschule Offenburg innerhalb des Projekts bei der Spezifizierung und am Entwurf einer Systemarchitektur für einen neuartigen RF-CMOS-basierten Radarchip für den Frequenzbereich 76 - 81 GHz mit. Im Anschluss an die Realisierung erfolgen diverse Untersuchungen zur Validierung des Radarsystems. Ziel ist es, ein zukunftsfähiges CMOS-basiertes Radarsystem zu entwickeln, das sich durch eine hohe Robustheit und hohe Fehlertoleranz auszeichnet.
https://www.ecsel.eu/projects/prystine
Bericht im Hochschulmagazin "Forschung im Fokus" (PDF)
Bodenradarsysteme
Am IUAS werden innovative Bodenradarsysteme für die Leitungsdetektion, Leckortung, archäologische Prospektion und Baugrunduntersuchung entwickelt. Der Schwerpunkt liegt auf der Erforschung leistungsfähiger Antennen, Sensorsysteme und Auswerteverfahren für unterschiedliche Einsatzszenarien.
Überblick Bodenradarsysteme
Bodengekoppelte Radarsysteme
Bei bodengekoppelten Systemen haben die Antennen direkten Kontakt zur Erdoberfläche. Dadurch werden Signalverluste an der Luft-Boden-Grenzfläche minimiert und die elektromagnetische Energie effizient in den Untergrund eingekoppelt. Die hohe Signalqualität und große Eindringtiefe ermöglichen die präzise Ortung tief liegender Strukturen sowie detaillierte Schichtanalysen.
Um eine maximale Eindringtiefe zu erreichen, werden die Antennen an die elektrischen Eigenschaften des Bodens angepasst. Hierfür werden u.a. breitbandige Bowtie-Antennen entwickelt und eingesetzt.
Luftgekoppelte Radarsysteme
Bei diesen Systemen werden die Antennen mit einem definierten Abstand über dem Boden geführt. Dies ermöglicht hohe Messgeschwindigkeiten und eine berührungslose Datenerfassung, führt jedoch zu stärkeren Signalreflexionen an der Luft-Boden-Grenzfläche. Luftgekoppelte Systeme eignen sich insbesondere für die schnelle Inspektion oberflächennaher Strukturen und bieten Vorteile auf unebenem Gelände oder bei Bewuchs, da kein direkter Bodenkontakt erforderlich ist.
UAV-gestützte Bodenradarsysteme
Bei diesen Systemen ist die Radarsensorik in unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) integriert. Sie ermöglichen die berührungslose und effiziente Erfassung großer oder schwer zugänglicher Areale aus der Luft. Trotz des größeren Abstands zum Boden und der dynamischen Plattformbewegung erlaubt dieser Ansatz die schnelle und sichere Vermessung von unwegsamem Gelände sowie langgestreckten Infrastrukturen wie Fernleitungen, Pipelines oder Bahntrassen.
Am IUAS werden hierfür Bodenradarsysteme für UAVs entwickelt. Die Kombination aus Radar- und UAV-Technologie ermöglicht eine flexible, großflächige und zeiteffiziente Datenerfassung.
Lebensmittel Radar
Bei der industriellen Fertigung von Lebensmitteln kommt es gelegentlich zur Beimischung von Fremdkörpern wie z.B. Glassplittern, Steinen, Kunststoffen, Keramik oder Metallteilen. Fleisch- oder Fischprodukte enthalten oft noch Teile von Knochen oder Gräten, Obstprodukte (z.B. Marmelade) Kerne, Steine oder Holzstückchen. Derartige Fremdkörper können die Konsumenten schädigen und verletzen und müssen daher rechtzeitig am Ende der Produktionslinie erkannt werden.
Aufgespürt werden Fremdkörper in Lebensmittel heutzutage mit Röntgenscannern. Die Anwendung dieser Technik ist aufwendig, teuer und erfordert besonderen Strahlenschutz. Daher wird an alternativen Methoden gearbeitet, die in besonderen Anwendungsfällen das Röntgenverfahren ersetzen können. Gelingen kann das mit energiearmen elektromagnetische Wellen im GHz- und THz-Frequenzbereich.
Am Institut IUAS wird ein Messsystem entwickelt, das im unteren GHz-Bereich Fremdkörper in Lebensmittel mit Radartechnik aufspürt. Dabei wird ausgenutzt, dass Fremdkörper elektromagnetische Strahlung auf charakteristische Weise reflektieren. Das FMCW Radar ist ein breitbandiges MIMO-System. Dabei ist die Geschwindigkeit der Fremdkörpererkennung eine besondere Herausforderung, da die zur Verfügung stehende Zeit im Bereich von einer Sekunde pro Messobjekt liegt.
Seitens der Industrie bestehen hohe Erwartungen an die Radar-Technologie. Daher fördert sie die Entwicklung seit ein paar Jahren zusätzlich mit einer beträchtlichen Summe.
Antennen- und Hochfrequenzsysteme
Antennen- und Hochfrequenzsysteme bieten zahlreiche Einsatzmöglichkeiten.
Einblick in verschiedene Anwendungsspektren der Antennen- und Hochfrequenzsysteme
Dielektrische Materialcharakterisierung
Die dielektrische Materialcharakterisierung ist in der Hochfrequenztechnik entscheidend, da Substrateigenschaften die Wellenausbreitung bestimmen. Die Dielektrizitätskonstante beeinflusst die Antennengröße, während der Verlusttangens die Signalabschwächung beschreibt. Für die Messung nutzen wir je nach Anforderung breitbandige Sonden, hochpräzise Resonatoren oder kontaktlose Freiraummessungen im Millimeterwellenbereich.
Diese präzisen Messungen führen wir direkt in unseren Laboren für Sie durch. Einen Einblick in unsere technischen Möglichkeiten finden Sie auf der Seite zu unserer Ausstattung.
Hautkrebsdetektion
Hautkrebs ist die häufigste Krebsart in Deutschland mit jährlich über 200.000 Neuerkrankungen, wovon etwa 20.000 Fälle auf das gefährliche maligne Melanom (schwarzer Hautkrebs) entfallen. Da die herkömmliche visuelle Diagnostik stark von einer fachärztlichen Expertise abhängt und eine schwankende Erkennungsrate von 56% bis 80% aufweist, wird gemeinsam mit Forschungspartnern an einer präziseren Methode mittels Millimeterwellen geforscht. Dieses Verfahren nutzt die Tatsache, dass sich der Wassergehalt von Tumoren von dem gesunder Haut unterscheidet, was die Reflexion der elektromagnetischen Wellen messbar verändert.
Ausstattung und Labore
Als Heinrich Hertz die drahtlose Nachrichtenübertragung entdeckte, erfüllte sich ein Menschheitstraum. Heute widmet sich die Hochfrequenztechnik dieser Aufgabe – definiert durch elektromagnetische Felder, die sich in extrem kurzen Zeiträumen von ca. 10⁻⁷ bis 10⁻¹² Sekunden ändern. Was klassisch mit Rundfunk begann, prägt heute als Radar- oder Mobilfunktechnik unseren Alltag.
Hochfrequenzlabor
Ausstattung
2 Hz - 50 GHz Signal Analyzer Keysight N9030B
9 kHz – 21,2 GHz Signal Analyzer Anritsu MS2665C
60 - 90 GHz RF-Mixer/ Millimeter-Wave Signal Analyzer Frequency Extension Module Keysight N9029AV12
90 - 140 GHz RF-Mixer/ Millimeter-Wave Signal Analyzer Frequency Extension Module Keysight N9029AV08
10 MHz – 20 GHz Vector Netzwok Analyzer Agilent PNA-L
9 kHz – 6 GHz Signal Generator Rohde & Schwarz SMA 100A
8 kHz -20 GHz Signal Generator Rohde & Schwarz SMA 100BS
10 MHz – 20 GHz Signal Generator Anritsu 68247B
8 GHz 4 Kanal Mixed Signal Oszilloskop Keysight MSOS804A Infiniium S Serie
8 GHz 4 Kanal Oszilloskop Keysight DSOS804A Infiniium S Serie
Anechoic chamber with 3 m measuring range for radiation and interference power measurements up to 1 GHz
EMI Test Receiver Rohde & Schwarz ESHS10 9kHz – 30 MHz
EMI Test Receiver Rohde & Schwarz ESVS10 20 MHz – 1000 MHz
RFT network replica NNB11 for line-based measurements during development
Netzwerkanalysator: Keysight N5225B Vektor Netzwerkanalysator, 10 MHz-50 GHz
Frequenzerweiterung bis 95GHz: VDI Vector Network Analyzer Frequency Extender Modules WR12, 55 - 95 GHz
Wellenleitmessgerät
Keysight-Messprobe: Keysight N1501A Slim Form und Performance Coaxial Probes, 500 MHz - 50 GHz
Speag Messprobe: Speag DAK3.5-TL2 Dielectric Measurement Measurement Station, 200 MHz - 20 GHz, Dicke DUT 0.1 - 10 mm
EMV-Messkammer
Eine detaillierte Übersicht zur Ausstattung folgt in Kürze.
Baden-Württemberg-Stipendium für Hochschulkooperationen (BWS plus)
WATer IEakage findeR (WATER)
Das Projekt „WATER“ ist eine internationale Kooperation zwischen der Hochschule Offenburg und der Universität Mauritius. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung neuer Verfahren, um Wasserverluste in Leitungsnetzen frühzeitig zu erkennen und damit die Ressource Wasser effizienter zu nutzen.
Services
Durch die Interdisziplinarität der Fachbereiche und die langjährigen Expertise ist das IUAS ein verlässlicher Forschungs- und Entwicklungspartner für Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen.
Des Weiteren bietet das IUAS folgende Dienstleistungen an:
die Durchführung von entwicklungsbegleitenden Messungen zur Elektromagnetischen Verträglichkeit (EMV)
das Design und die Entwicklung von Antennen
die Durchführung von Drohnenflügen
Kontaktieren Sie uns dazu unter iuas@hs-offenburg.de
Weitere Informationen
Publikationen
Unsere Publikationen finden Sie auf OPUS, dem Hochschulschriftenserver der Hochschule Offenburg.
Team
Stellenangebote
Für sein Forschungs- und Entwicklungsteam ist das IUAS jederzeit offen für engagierte studentische oder akademische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in den folgenden Fachgebieten:
Unbemannte/Autonome Flugsysteme & Anwendungen
Radartechnologie & Anwendungen
Hochfrequenzsysteme & Anwendungen
Regelungs- und Automatisierungsverfahren & Anwendungen
Studentische Arbeiten
Für Studierende der Hochschule Offenburg gibt es zahlreiche Möglichkeiten der Mitarbeit in aktuellen Forschungsprojekten am IUAS, angefangen von Praxissemestern über Bachelor- und Masterarbeiten bis hin zur studienbegleitenden Anstellungen als wissenschaftliche Hilfskraft.
Das Institut bietet Arbeiten in einem spannenden und professionellen Umfeld, in einem engagierten interdisziplinären Team sowie an modernen Zukunftstechnologien und Hightech-Lösungen an, die es ermöglichen, das eigene Fachwissen zu erweitern, wertvolle Erfahrung zu sammeln und die Ergebnisse von Arbeiten in die Praxis zu transferieren. Die Voraussetzungen, die Interessierte für eine Arbeit am IUAS mitbringen sollten, sind: Eigeninitiative, Selbstständigkeit und Motivation sowie solide Kenntnisse im Grundlagenbereich der Ingenieurwissenschaften.
Studentische Hilfskräfte
Es werden laufend studentische Hilfskräfte für verschiedene Tätigkeiten am IUAS gesucht, wie z.B.
Durchführung und Auswertung von Messungen
Unterstützung bei der Realisierung von Messaufbauten
Antennensimulationen und -aufbau
Programmierung (C++, Phyton)
(Radar-)Signalverarbeitung in Matlab
Bei Interesse einfach melden.
Leitung & Kontakt