Nieuw systeem van NLR en AirHub voorspelt lokale windsnelheden op lage hoogte

Met name kleine drones zijn zeer gevoelig voor wind. Om die reden is het van groot belang om actuele en hyperlokale windvoorspellingen te hebben voor lage vlieghoogten, zeker in de buurt van bebouwing. Om dergelijke windinformatie in de toekomst via U-space te kunnen aanbieden aan drone-operators werkt Koninklijke NLR samen met AirHub aan een systeem genaamd METSIS. Het systeem werd onlangs succesvol getest.

Belang van windinformatie

Wie wel eens met een drone is opgestegen nabij een hoog gebouw of in de buurt van een rij bomen weet hoe veranderlijk de wind kan zijn op lage vlieghoogten: waar je op grondniveau amper iets merkt van de wind, kan dat op enkele tientallen meters hoogte totaal anders zijn, als gevolg van turbulentie en windschering. Grote variaties in windsnelheid en -richting kunnen leiden tot verminderde vliegprestaties, of in het ergste geval, tot een aanvaring met een obstakel of zelfs een fly-away.

Om drones in de toekomst veilig en zo efficiënt mogelijk te kunnen laten vliegen is het daarom van belang om actuele en zeer lokale windinformatie beschikbaar te hebben. Die informatie moet dan wel eerst vergaard, geanalyseerd en ontsloten worden. Daartoe is NLR samen met AirHub het project Meteo Sensors in the Sky (METSIS) gestart.

NLR-onderzoeker Emmanuel Sunil legt uit: “Het is voor dronepiloten van groot belang om te weten wat de windsnelheid- en richting is op de locatie waar een vlucht wordt uitgevoerd. Niet alleen tijdens de uitvoering van een vlucht, maar ook tijdens de vluchtvoorbereiding, zodat men bijvoorbeeld voor een ander traject kan kiezen. Het probleem is alleen dat de huidige weermodellen niet voorzien in zulke gedetailleerde informatie. Daarom zetten we drones in om metingen uit te voeren op lage hoogte. De verzamelde data wordt vervolgens gebruikt om ons model goede voorspellingen te kunnen laten doen.”

Succesvol getest

De kern van METSIS wordt gevormd door een datagedreven meteorologisch model dat oorspronkelijk ten behoeve van de commerciële luchtvaart werd ontwikkeld aan de TU Delft. Dit model werd door onderzoekers van NLR aangepast voor drones. Zo werd er een derde dimensie toegevoegd aan het model, en wordt er rekening gehouden met de nabijheid van de grond, iets wat in het oorspronkelijke model niet werd meegenomen. Het model creëert een driedimensionaal grid van de omgeving, en aan de hand van de actuele meetgegevens wordt voor ieder punt in het grid continu de windrichting- en snelheid voorspeld.

Onlangs werd het systeem op het NLR Drone Centre bij Marknesse voor het eerst getest. Tijdens de test gingen vier drones voorzien van windmeters de lucht in. Sunil: “De test verliep uitermate succesvol. Drie drones verzamelden windgegevens die direct naar het grondstation werden doorgestuurd. Op basis van die gegevens werd de windsituatie voorspeld voor de locatie van de referentiedrone. De daadwerkelijke gemeten windsnelheid bleek goed overeen te komen met de voorspelde waarde.”

Meetgegevens vergaren

Het idee is dat er in de toekomst geen drones met dure windmeters de lucht in hoeven om meetgegevens te vergaren. De benodigde data kan mogelijk ook worden verzameld door gewone drones. Daartoe moet er wel nog onderzocht worden op welke manier die de windsnelheid kunnen meten. “Deze kan bijvoorbeeld afgeleid worden door de luchtsnelheid af te trekken van de grondsnelheid. Dan houd je de windsnelheid over. Een andere optie is om de windsnelheid te schatten aan de hand van de hoek waaronder een multirotor drone vliegt, of door informatie afkomstig van gewone drukmeters op een andere manier te interpreteren”, aldus Sunil.

Actuele gegevens met betrekking tot windsnelheid nabij bebouwing zouden in theorie ook van andere bronnen betrokken kunnen worden. Zo zijn er op tal van gebouwen anemometers geïnstalleerd. Ook die data kan in het model worden meegenomen. Sunil: “Hoe meer meetgegevens er beschikbaar zijn, hoe nauwkeuriger de voorspellingen worden.”

Informatie ontsluiten

Om de lokale windvoorspellingen te communiceren aan dronepiloten is AirHub als partner betrokken bij het project. Via de AirHub-app kan de hyperlokale windinformatie als extra laag getoond worden in het drone operations center. Naast AirHub zijn ook KNMI en de TU Delft betrokken, in een adviserende rol.

In de toekomst is het de bedoeling om de lokale windinformatie via de Common Information Service (CIS) – als onderdeel van de U-space services – beschikbaar te stellen aan eindgebruikers. Dat werkt twee kanten op: niet alleen kunnen dronepiloten hun voordeel doen met de actuele windinformatie, ook kan data afkomstig van her en der rondvliegende drones gebruikt worden om het model te voorzien van lokale data. “Gebruikers zouden in dat geval alleen hoeven te betalen voor de infrastructuur die nodig is om het systeem te laten werken”, denkt Sunil.

Toekomst

Het METSIS-project wordt gefinancierd vanuit SESAR-JU, een Europees samenwerkingsverband dat diverse initiatieven ondersteunt die uiteindelijk moeten leiden tot de ontwikkeling en implementatie van U-space. Het is de bedoeling om het METSIS-project volgend jaar verder uit te breiden, met meer partners in meer landen. Sunil: “Zo zouden we graag een dronefabrikant bij het project willen betrekken, en meer meteorologische organisaties.”

Naast schaalbaarheid van het systeem staat ook bruikbaarheid hoog op de agenda. “Er zijn veel toepassingen denkbaar voor het systeem. Drones kunnen veel preciezer data vergaren dan weerballonnen, die daardoor mogelijk deels overbodig worden. Verder kan de efficiëntie van dronevluchten veel hoger worden als er bijvoorbeeld gebruik wordt gemaakt van meewind. En in het geval van een fly-away zou METSIS veel beter kunnen voorspellen waar een op drift geraakte drone heen vliegt”, besluit Sunil.

 

Meer informatie

Meer informatie over het METSIS-project: nlr.org/news/kick-off-metsis-project-real-time-weather-information-for-drone-operators

Kijk voor meer informatie over de diensten die NLR levert aan professionele dronevliegers op nlr.nl/dronecentre.