Ontwikkeling van een Generieke Obstacle Limitation Evaluation Tool met real-life CNS data op basis van UAVs flight inspections (GOLET)

To70 ontwikkelt de Generieke Obstacle Limitation Evaluation Tool (GOLET) om real-life CNS-data van UAV-vlieginspecties te integreren voor betere luchtverkeersveiligheid rond luchthavens.

Subsidie
€ 181.000
2016

Projectdetails

Inleiding

To70 heeft een softwaretool ontwikkeld, de Obstacle Limitation Evaluation Tool (OLET), waarmee planvorming en afhandeling van vergunningen verregaand vereenvoudigd kan worden.

Functionaliteiten van de OLET

De tool kan randvoorwaarden zoals vliegprocedures en hoogtebeperkingen voor obstakels op en rondom een luchthaven in kaart brengen, alsmede nieuw te bouwen obstakels toetsen aan de driedimensionale vlakken rondom luchthavens om de luchtverkeersveiligheid te borgen. Deze vlakken zijn samengesteld op basis van theoretische kennis en in overleg met operationele experts van de Luchtverkeersleiding Nederland (LVNL).

Samenstelling van de vlakken

Deze vlakken bestaan uit:

  • Vlakken gebaseerd op ICAO Annex 14
  • PANSOPS
  • CNS-vlakken
  • Andere lokale vlakken zoals Luchthavenindelingbesluit (LIB) gronden

Huidige status van de OLET

De OLET is momenteel operationeel voor een groep publieke stakeholders rond Schiphol. Momenteel bevat de OLET alleen theoretische data over CNS-signalen, gebaseerd op de ICAO-richtlijnen. Dergelijke data is vrij beperkend, aangezien het is gebaseerd op bepaalde aannames, bijvoorbeeld ten aanzien van de hoeveelheid afscherming die een gebouw kan hebben met betrekking tot het verstoren van communicatie-, navigatie- en bewakings- (CNS) systemen.

Doel van het R&D project

Het beoogde doel van dit R&D-project is de ontwikkeling van een Generieke Obstacle Limitation Evaluation Tool waarin met real-life CNS-data op basis van UAVs flight inspections (GOLET) CNS-signalen in kaart kunnen worden gebracht.

Implementatie van de GOLET

Naast theoretische hoogtebeperkingsvlakken op basis van desk research, kan men hiermee een module/model implementeren in de GOLET, die toetst of een gebouw de CNS-signalen dempt. Deze module is gebaseerd op praktijkgegevens gemeten door uitgevoerde vlieginspecties door Canard Drones.

Eerste stappen en toekomstperspectief

In eerste instantie zal To70 samen met Canard de demping van het ILS-signaal door constructies meten. Bij een proof-of-concept zal er voldoende perspectief zijn om ook andere CNS-signalen te gaan meten met Canard-drones.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 181.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2016

Partners & Locaties

Projectpartners

  • To70 B.V.penvoerder
  • Canard Drones Netherlands B.V.

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking

Mkb-innovati...

DroneSafetyGuard

Het project 'DroneSecurityGuard' ontwikkelt en integreert verbeterde counter-drone producten voor vroege detectie en uitschakeling van ongewenste drones in stedelijke gebieden.

€ 198.275
Mkb-innovati...

Datagedreven procesinnovatie voor Unit Load Devices (ULD’s) in de luchtvaartsector

Ontwikkeling van een innovatief, datagedreven lokalisatieplatform voor nauwkeurige en energie-efficiënte tracking van Unit Load Devices in de luchtvaartsector.

€ 247.625
Mkb-innovati...

Drone application for the Inspection of Offshore Solar systems (DIOS)

Het DIOS-project ontwikkelt een innovatieve drone voor de efficiënte inspectie van offshore zonne-energiesystemen, wat leidt tot kostenreductie en verbeterde operationele procedures.

€ 199.998
Mkb-innovati...

QCopter

Het project QCopter ontwikkelt een innovatieve drone-gebaseerde methode voor het monitoren en beoordelen van de stabiliteit van kademuren, ter verbetering van hun onderhoud en veiligheid.

€ 149.571
Mkb-innovati...

Green Building Materials

Het project ontwikkelt een high-tech terminal inspectie service met drones voor efficiënte, betrouwbare en kosteneffectieve inspecties, gericht op veiligheid en compliance.

€ 315.017

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

Mkb-innovati...

Detect and Avoid air traffic for Drones (DAD)

Het project ontwikkelt een Detect and Avoid air traffic software voor drones om veilige autonome BVLOS-vluchten mogelijk te maken in gedeeld luchtruim met bemande luchtvaart.

€ 20.000
Mkb-innovati...

Online SORA Dashboard

Het project onderzoekt de haalbaarheid van een online SORA Dashboard om de goedkeuring van drone risicoanalyses te versnellen en te automatiseren, waardoor doorlooptijden van dagen naar uren worden verminderd.

€ 20.000
Mkb-innovati...

Autonome drones voor de inzet bij veiligheid en inspectie van waterwegen

Mapture onderzoekt de haalbaarheid van een autonoom dronesysteem voor het inspecteren en monitoren van waterwegen, ter ondersteuning van overheidsdoelstellingen en innovatie in Nederland.

€ 20.000
Mkb-innovati...

SAFESKY TWENTE

Het project onderzoekt de haalbaarheid van een drone monitoring center voor het detecteren en opvolgen van illegaal dronegebruik in het luchtruim, ter verbetering van de veiligheid.

€ 20.000
Mkb-innovati...

Crane Monitoring System

Rolloos Data Services B.V. onderzoekt de technische en economische haalbaarheid van het Crane Monitoring System voor veilige liftoperaties met geautomatiseerde monitoring en waarschuwingen.

€ 20.000