{"id":68211,"date":"2026-11-13T13:20:31","date_gmt":"2026-11-13T12:20:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=68211"},"modified":"2026-11-13T13:20:31","modified_gmt":"2026-11-13T12:20:31","slug":"drohnensimulation-mit-px4-fliegen-ohne-absturz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/drohnensimulation-mit-px4-fliegen-ohne-absturz\/","title":{"rendered":"Drohnensimulation mit PX4: Fliegen ohne Absturz"},"content":{"rendered":"<p>Eine Drohne, die in einer Halle ohne GPS-Empfang autonom fliegen soll, muss selbst herausfinden, wo sie ist. Genau dieses Problem l\u00f6st eine Drohnensimulation mit PX4: Darin fliegt ein Hexacopter durch eine virtuelle Lagerhalle und kartiert sie per LiDAR, ohne dass je echte Hardware abheben muss.<!--more--><\/p>\n<p>Drau\u00dfen \u00fcbernimmt ein Satellitensignal die Lokalisierung. In Innenr\u00e4umen f\u00e4llt es weg, und die Drohne muss sich allein an ihrer Umgebung orientieren. Das auf echter Hardware zu entwickeln, ist teuer und riskant: Jeder Absturz kostet Geld und Zeit. In der Simulation l\u00e4sst sich derselbe Versuch dagegen beliebig oft unter identischen Bedingungen wiederholen, und das ganze System l\u00e4uft auf einem normalen Laptop.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Ein Hexacopter navigiert per LiDAR-SLAM durch die simulierte Lagerhalle \u201eJetty World&quot; (Gazebo Harmonic).<\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/drohnensimulation-mit-px4-fliegen-ohne-absturz\/#Die-Simulationsumgebung\" >Die Simulationsumgebung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/drohnensimulation-mit-px4-fliegen-ohne-absturz\/#Wie-die-Drohne-aufgebaut-ist\" >Wie die Drohne aufgebaut ist<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/drohnensimulation-mit-px4-fliegen-ohne-absturz\/#Punktwolken-und-die-Karte\" >Punktwolken und die Karte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/drohnensimulation-mit-px4-fliegen-ohne-absturz\/#Was-die-Drohnensimulation-mit-PX4-leistet\" >Was die Drohnensimulation mit PX4 leistet<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/drohnensimulation-mit-px4-fliegen-ohne-absturz\/#Code-und-Werkzeuge\" >Code und Werkzeuge<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die-Simulationsumgebung\"><\/span>Die Simulationsumgebung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Umgebung besteht aus drei Programmen, die zusammenarbeiten.<\/p>\n<p>PX4 ist der Autopilot. Er h\u00e4lt die Drohne stabil in der Luft und steuert die sechs Motoren. Entscheidend ist, dass hier dieselbe Software l\u00e4uft wie sp\u00e4ter auf einer echten Drohne. Sie merkt nicht, ob ihre Sensordaten aus der Simulation oder von echter Hardware kommen. Dadurch l\u00e4sst sich das System mit wenig Aufwand auf eine reale Drohne \u00fcbertragen.<\/p>\n<p>Gazebo ist die simulierte Welt. Es berechnet die Physik, also wie die Drohne auf Schub und Schwerkraft reagiert, und erzeugt die Sensordaten von LiDAR, Lagesensor und Kamera. Diese Daten sind bewusst nicht perfekt. Gazebo mischt ein realistisches Rauschen unter die Messwerte, damit der Test etwas aussagt und nicht an idealisierten Daten scheitert.<\/p>\n<p>ROS 2 verbindet alles. Es f\u00fchrt die eigenen Programme aus und sorgt daf\u00fcr, dass die Sensordaten dort ankommen, wo sie gebraucht werden.<\/p>\n<div>\n<dl id=\"attachment_68224\">\n<dt>\n<p><figure style=\"width: 300px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/IMG-20260630-WA0007-300x223.jpg\" alt=\"Lagerhalle Jetty World in der Gazebo-Drohnensimulation mit Regalen und Containern\" width=\"300\" height=\"223\" \/><figcaption class=\"wp-caption-text\">Die Lagerhalle \u201eJetty World&#8220; in Gazebo. W\u00e4nde, Regale und Container geben dem LiDAR genug Struktur zum Kartieren.<\/figcaption><\/figure><\/dt>\n<\/dl>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wie-die-Drohne-aufgebaut-ist\"><\/span>Wie die Drohne aufgebaut ist<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die simulierte Drohne ist ein Hexacopter, also ein Multikopter mit sechs Rotoren. Sie wiegt zwei Kilogramm und ist einer realen Drohne der Hochschule Offenburg nachgebaut.<\/p>\n<p>Die sechs Rotoren sitzen sternf\u00f6rmig um die Mitte. Drei drehen im Uhrzeigersinn, drei dagegen. Das ist kein Zufall: Jeder drehende Rotor erzeugt ein Gegendrehmoment, und nur wenn sich diese Momente aufheben, dreht sich die Drohne nicht unkontrolliert um die eigene Achse. PX4 kennt die Position und Drehrichtung jedes Motors und verteilt den gew\u00fcnschten Schub entsprechend auf alle sechs.<\/p>\n<p>F\u00fcr die Kartierung sind zwei Sensoren wichtig. Der LiDAR tastet die Umgebung mit 16 \u00fcbereinanderliegenden Laserebenen rundum ab und liefert zehnmal pro Sekunde eine Punktwolke. Der Lagesensor, kurz IMU, misst 250-mal pro Sekunde Beschleunigung und Drehrate. Eine Kamera ist zus\u00e4tzlich an Bord, wird f\u00fcr die Karte aber nicht gebraucht.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/IMG-20260630-WA0008-300x229.jpg\" alt=\"Reale Hexacopter-Drohne der Hochschule Offenburg neben dem Simulationsmodell mit LiDAR\" width=\"300\" height=\"229\" \/><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/IMG-20260630-WA0005-300x231.jpg\" alt=\"Reale Hexacopter-Drohne der Hochschule Offenburg neben dem Simulationsmodell mit LiDAR\" width=\"300\" height=\"231\" \/><\/p>\n<p>Die reale Referenzdrohne der Hochschule Offenburg (links) und das nachgebaute Simulationsmodell (rechts). Der Hauptunterschied ist der LiDAR, den nur das Simulationsmodell schon tr\u00e4gt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Punktwolken-und-die-Karte\"><\/span>Punktwolken und die Karte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Eine Punktwolke ist eine Menge gemessener Punkte im Raum. Bei jeder Umdrehung schickt der LiDAR seine Laserstrahlen in die Runde und misst, wie weit die n\u00e4chste Oberfl\u00e4che entfernt ist. Aus 16 Ebenen mal 360 Messungen entstehen so rund 5.760 Punkte pro Scan, die W\u00e4nde, Regale und Container nachzeichnen.<\/p>\n<p>Aus diesen Scans baut die Drohne ihre Karte. Das Verfahren hei\u00dft SLAM, weil die Drohne sich lokalisiert und gleichzeitig kartiert. Allein \u00fcber den Lagesensor w\u00fcrde ihre Positionssch\u00e4tzung mit der Zeit wegdriften, weil sich kleine Messfehler aufsummieren. Deshalb gleicht sie jeden neuen LiDAR-Scan mit dem bisher Gesehenen ab und korrigiert ihre Position laufend. So w\u00e4chst St\u00fcck f\u00fcr St\u00fcck eine zusammenh\u00e4ngende Punktwolkenkarte der Halle, w\u00e4hrend die Drohne fliegt.<\/p>\n<p>Konkret kommt daf\u00fcr RKO-LIO zum Einsatz, ein offenes Verfahren der Universit\u00e4t Bonn (Photogrammetry &amp; Robotics Lab). Es arbeitet mit einer einzigen Einstellung \u00fcber sehr verschiedene Fahrzeuge hinweg und braucht keine aufw\u00e4ndige Feinjustierung. Das passt zum Ziel, das System sp\u00e4ter ohne gro\u00dfen Aufwand auf echte Hardware zu bringen.<\/p>\n<div>\n<dl id=\"attachment_68228\">\n<dt>\n<p><figure style=\"width: 300px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/IMG-20260630-WA0006-300x179.jpg\" alt=\"LiDAR-Punktwolke der Lagerhalle aus der Drohnensimulation mit PX4\" width=\"300\" height=\"179\" \/><figcaption class=\"wp-caption-text\">Die Punktwolkenkarte, die w\u00e4hrend des Flugs entsteht. Die Drohne ist als Zylinder mit Spitze in Blickrichtung dargestellt.<\/figcaption><\/figure><\/dt>\n<\/dl>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-die-Drohnensimulation-mit-PX4-leistet\"><\/span>Was die Drohnensimulation mit PX4 leistet<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Im Versuch lief die gesamte Kette zusammen. Die Drohne lie\u00df sich in alle Richtungen steuern, alle Sensordaten kamen stabil an, und die Karte baute sich sauber zur Flugbewegung auf. F\u00fcr den Einstieg in autonome Drohnen braucht es damit keine teure Hardware. Ein Laptop und einige offene Softwarebausteine gen\u00fcgen, um eine Drohne durch eine Halle fliegen zu lassen und die Kartierung in Echtzeit zu beobachten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Code-und-Werkzeuge\"><\/span>Code und Werkzeuge<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der vollst\u00e4ndige Code des Projekts steht offen auf GitHub: <a href=\"https:\/\/github.com\/TheKnightOfLuck\/drohne-px4\">https:\/\/github.com\/TheKnightOfLuck\/drohne-px4<\/a><\/p>\n<p>Verwendete Open-Source-Bausteine: PX4 (<a href=\"https:\/\/px4.io\">https:\/\/px4.io<\/a>), Gazebo (<a href=\"https:\/\/gazebosim.org\">https:\/\/gazebosim.org<\/a>), ROS 2 (<a href=\"https:\/\/docs.ros.org\">https:\/\/docs.ros.org<\/a>) und RKO-LIO vom Photogrammetry &amp; Robotics Lab der Universit\u00e4t Bonn (<a href=\"https:\/\/github.com\/PRBonn\/rko_lio\">https:\/\/github.com\/PRBonn\/rko_lio<\/a>).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>Dieser Blog-Artikel ist im Rahmen einer Studienarbeit entstanden.<\/em><\/p>\n<p><em>Hochschule Offenburg\u00a0<\/em><\/p>\n<p><em>Thesistitel: &#8222;Evaluation und Implementierung einer Flugregelungssoftware f\u00fcr vollautonome Drohnen&#8220;<\/em><\/p>\n<div dir=\"auto\"><em>Zeitrahmen: 01.10.25 bis 01.06.26<\/em><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine Drohne, die in einer Halle ohne GPS-Empfang autonom fliegen soll, muss selbst herausfinden, wo sie ist. 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