Die Detect-and-Avoid-Technologie (DAA) entwickelt sich zu einem der wichtigsten Sicherheitssysteme in der kommerziellen Drohnenindustrie. Wenn Drohnen über die Sichtlinie (BVLOS) hinausfliegen, kann der Fernpilot nicht mehr auf die menschliche Sicht angewiesen sein, um sich nähernde Luftfahrzeuge zu identifizieren und einen sicheren Abstand zu halten. Stattdessen benötigt der Betrieb eine alternative Methode zur Erkennung von Verkehr, zur Bewertung des Kollisionsrisikos und zur Ermöglichung einer angemessenen Ausweichreaktion.
Das macht DAA zu viel mehr als nur einem an einer Drohne montierten Sensor. Eine ernsthafte BVLOS-Detect-and-Avoid-Architektur kann luftgestützte Sensoren, bodengestützte Überwachung, elektronische Auffälligkeit, Verkehrsinformationen, U-Space-Dienste, Bordverarbeitung, Flugsteuerungssysteme, Fernpiloten und Betriebsverfahren kombinieren.
Eine umfassendere Einführung in das Thema finden Sie in unserem Artikel BVLOS-Drohnenoperationen im Jahr 2026: Der vollständige Leitfaden für Flüge außerhalb der Sichtlinie.
Die regulatorische Bedeutung von DAA nimmt ebenfalls zu. Der aktuelle EASA-Rahmen für 2026 behandelt BVLOS ausdrücklich als eine Alternative zur menschlichen visuellen Beobachtung, wobei Beispiele DAA, TCAS, U-Space und andere Formen der maschinellen oder maschinengestützten Minderung umfassen.
Gleichzeitig werden internationale Standards immer ausgereifter. Die Norm F3442-25 von ASTM International definiert die Leistungsanforderungen für DAA-Systeme, während die Norm F3705-25 Leitlinien für die Prüfung dieser Systeme enthält. Zusammen deuten diese Entwicklungen auf eine Zukunft hin, in der die BVLOS-Sicherheit zunehmend durch messbare Systemleistung und nicht nur durch Behauptungen über Drohnenreichweite oder Autonomie nachgewiesen wird.
Was ist Detect and Avoid?
Detect and Avoid, oder DAA, ist die Kombination aus Technologie, Software, Verfahren und menschlicher oder automatischer Entscheidungsfindung, die verwendet wird, um ein unbemanntes Luftfahrzeug dabei zu unterstützen, potenzielle Verkehrskonflikte zu erkennen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um sicher von anderen Luftfahrzeugen getrennt zu bleiben.
Das Konzept ist eng verwandt mit dem traditionellen Luftfahrtprinzip „Sehen und Ausweichen“, ist aber für Luftfahrzeuge konzipiert, deren Fernpilot das Luftfahrzeug nicht unbedingt direkt sehen kann.
Eine vereinfachte DAA-Kette sieht wie folgt aus:
- Erkennen: Ein anderes Flugzeug oder eine potenzielle Verkehrsbedrohung identifizieren.
- Verfolgen: Seine Position, Richtung, Geschwindigkeit und Bewegung schätzen.
- Beurteilen: Feststellen, ob das Flugzeug ein Kollisionsrisiko darstellt.
- Alarmieren: Informationen an den Fernpiloten oder das Bordsystem übermitteln.
- Anleiten: Eine geeignete Ausweichreaktion bestimmen.
- Vermeiden: Ein Manöver anweisen oder unterstützen, das den erforderlichen Abstand beibehält.
- Wiederherstellen: Das Flugzeug auf seinen genehmigten Flugpfad zurückbringen, wenn der Konflikt gelöst ist.
Der wichtige Punkt ist, dass Erkennung allein nicht ausreicht.
Eine Kamera, die ein Flugzeug entdeckt, ist nicht automatisch ein vollständiges DAA-System. Ein Radar, das ein Objekt erkennt, ist ebenfalls nicht automatisch ein vollständiges DAA-System.
Die vollständige Sicherheitsfunktion erstreckt sich von der Überwachung bis zur Entscheidungsfindung und, wo zutreffend, der Flugzeugsteuerung.
Warum DAA für BVLOS unerlässlich ist
Wenn eine Drohne im VLOS geflogen wird, können der Pilot oder ein geeigneter Beobachter mit dem menschlichen Sehvermögen andere Luftfahrzeuge identifizieren und auf potenzielle Konflikte reagieren.
BVLOS entzieht diese direkte visuelle Fähigkeit.
Das schafft ein grundlegendes Luftfahrtproblem:
Wie bleibt ein Fernpilot über den Verkehr informiert, den der Pilot nicht sehen kann?
Die Antwort kann mehrere Ebenen von Technologie und Verfahren umfassen.
Die aktuellen EASA-Materialien erkennen an, dass die taktische BVLOS-Minderung bodengestützte DAA-Systeme, luftgestützte DAA-Systeme, Systemkombinationen, menschliche Beteiligung oder hochautomatisierte Architekturen umfassen kann.
Dies ist besonders wichtig, da Drohnen von gelegentlichen Flügen zu persistenten Operationen übergehen, wie z.B.:
- Inspektion von Stromleitungen
- Eisenbahnüberwachung
- Pipeline-Inspektion
- Inspektion von Solarparks
- Inspektion von Windkraftanlagen
- Bauvermessung
- Landwirtschaftliche Überwachung
- Notfallmaßnahmen
- Grenz- und Infrastrukturüberwachung
- Maritime Operationen
- Drohnenlieferung
- Drone-in-a-Box-Operationen
Bei diesen Anwendungen geht es bei BVLOS nicht nur darum, weiter zu fliegen. Es geht darum, ein operatives System zu schaffen, das sicher funktionieren kann, wenn das Luftfahrzeug außerhalb der direkten menschlichen Sichtbeobachtung ist.
DAA und SORA 2.5
Eine der wichtigsten Entwicklungen für europäische BVLOS-Betreiber ist die Integration von DAA-Aspekten in das risikobasierte SORA-Framework.
SORA 2.5 fragt nicht einfach, ob eine bestimmte Drohne über Kollisionsvermeidungstechnologie verfügt.
Stattdessen muss der Betrieb als vollständiges System betrachtet werden, einschließlich des Luftraumumfelds, des verbleibenden Luftrisikos und der Leistung der taktischen Risikominderung.
Innerhalb des SORA-Luftrisikoprozesses kann die anfängliche Air Risk Class durch strategische und taktische Risikominderungen geändert werden. Sobald strategische Risikominderungen angewendet wurden, kann das verbleibende Kollisionsrisiko eine taktische Risikominderung erfordern.
Für BVLOS-Operationen kann dies DAA oder ein anderes akzeptiertes Mittel zur Erreichung des erforderlichen Luftraumsicherheitsziels umfassen.
Wichtig ist, dass der erforderliche Grad der taktischen Risikominderung mit dem verbleibenden Luftrisiko verknüpft ist.
| Rest-ARC | Anhaltende TMPR-Robustheit | Was es bedeutet |
|---|---|---|
| ARC-a | Keine Anforderung | Keine DAA-Anforderung für taktische Risikominderung aus dieser Tabelle |
| ARC-b | Niedrig | Geringere Robustheit der taktischen Risikominderung |
| ARC-c | Mittel | Mittlere Robustheit der taktischen Risikominderung |
| ARC-d | Hoch | Höchste Robustheit der taktischen Risikominderung |
Diese Unterscheidung ist entscheidend.
Es gibt keine universelle „BVLOS DAA-Spezifikation“, die jeden Betrieb akzeptabel macht.
Die erforderliche Architektur hängt von der Betriebsumgebung und dem Risiko ab, das nach Anwendung strategischer Maßnahmen verbleibt.
Kooperativer vs. nicht-kooperativer Verkehr
Eines der wichtigsten Konzepte in der DAA-Entwicklung ist der Unterschied zwischen kooperativen und nicht-kooperativen Luftfahrzeugen.
Kooperativer Verkehr
Ein kooperatives Luftfahrzeug liefert elektronische Informationen, die es einem anderen System ermöglichen, es zu identifizieren oder zu verfolgen.
Je nach Luftfahrtumfeld kann dies Systeme wie:
- ADS-B
- ADS-L
- FLARM
- SSR-basierte Überwachung
- TCAS-bezogene Informationen
- andere elektronische Sichtbarkeitstechnologien
Die kooperative Überwachung kann wertvolle Informationen wie Position, Höhe, Richtung und Geschwindigkeit liefern.
Kooperative Überwachung hat jedoch eine wichtige Einschränkung:
Ein Flugzeug, das keine nutzbaren Informationen sendet, erscheint möglicherweise nicht im elektronischen Verkehrsbild.
Nicht-kooperativer Verkehr
Nicht-kooperativer Verkehr hängt nicht davon ab, dass das Zielflugzeug Informationen sendet.
Stattdessen versucht das DAA-System, das Flugzeug physisch oder über externe Überwachungsquellen zu erkennen.
Mögliche Technologien umfassen:
- Radar
- Elektrooptische Kameras
- Infrarotkameras
- LiDAR
- Passive HF-Sensorik
- Akustische Sensorik
- Bodengestützte Überwachung
- Vernetzte Sensorsysteme
Die nicht-kooperative Erkennung ist besonders wichtig, da allgemeine Luftfahrtflugzeuge, Hubschrauber, Segelflugzeuge, Ultraleichtflugzeuge und andere Nutzer in niedriger Höhe möglicherweise nicht immer die elektronischen Informationen liefern, die eine Drohne erwartet.
Deshalb muss eine robuste DAA-Architektur zunehmend in Bezug auf kooperative plus nicht-kooperative Überwachung denken, anstatt nur eine zu wählen.
Radar für Drohnen-Detect-and-Avoid
Radar ist eine der technisch wichtigsten DAA-Technologien, da es Ziele erkennen kann, ohne sich auf die Übertragung von Informationen durch das Ziel-Flugzeug zu verlassen.
Ein radarbasierendes System kann potenziell Folgendes bestimmen:
- Entfernung
- Peilung
- Relative Geschwindigkeit
- Track-Historie
- Anflugtrajektorie
Die moderne, kompakte Radartechnologie ist besonders interessant für Drohnen, da Fortschritte in der Festkörperelektronik und Signalverarbeitung eine anspruchsvolle Sensorik in relativ kleinen Paketen ermöglicht haben.
Vorteile des Radars
- Funktioniert unabhängig von der Zielkooperation.
- Kann Tag und Nacht betrieben werden.
- Kann unter Bedingungen funktionieren, bei denen optische Kameras beeinträchtigt sind.
- Liefert direkte Entfernungsdaten.
- Kann kontinuierliche Verfolgung unterstützen.
Einschränkungen des Radars
- Kleine Flugzeuge können begrenzte Radarsignaturen haben.
- Vegetation und Strukturen können Störungen verursachen.
- Niedrigere Flughöhen stellen technische Herausforderungen dar.
- Die Erkennungsleistung hängt stark vom Antennendesign und der Umgebung ab.
- Radar allein bestimmt nicht automatisch, ob ein Objekt eine Kollisionsgefahr darstellt.
Der letzte Punkt ist besonders wichtig.
Erkennung ist nur der erste Schritt.
Ein DAA-System muss die Bewegung des erkannten Objekts interpretieren und feststellen, ob ein Konflikt besteht.
Elektro-Optische und Infrarot-DAA
Kameras können eine weitere Ebene des Luftraum-Bewusstseins bieten.
Elektro-optische Systeme können Flugzeuge visuell identifizieren, während Infrarotsensoren zusätzliche Fähigkeiten bei schlechten Lichtverhältnissen oder in der Nacht bieten können.
Computer Vision wird immer wichtiger, da moderne Prozessoren Kamerafeeds in Echtzeit analysieren können.
Ein Computer-Vision-DAA-System kann versuchen, Folgendes zu tun:
- flugzeugähnliche Objekte erkennen
- deren Position im Bild schätzen
- deren Bewegung verfolgen
- relative Bewegung schätzen
- potenzielle Bedrohungen klassifizieren
- visuelle Beobachtungen mit anderen Sensoren kombinieren
Allerdings hat die optische DAA offensichtliche Einschränkungen.
Flugzeuge können auf große Entfernungen extrem klein sein. Atmosphärischer Dunst kann den Kontrast reduzieren. Die Beleuchtung kann sich schnell ändern. Wolken, Blendung und Hintergrundrauschen können die Erkennung erschweren.
Deshalb konzentrieren sich professionelle DAA-Architekturen zunehmend auf die Sensorfusion, anstatt sich ausschließlich auf eine einzige Kamera zu verlassen.
LiDAR und DAA
LiDAR kann hochpräzise dreidimensionale Umgebungsdaten liefern.
Für BVLOS-Systeme ist LiDAR im Allgemeinen relevanter für die Umfeldwahrnehmung und Hinderniserkennung als für die Langstreckenerkennung konventioneller Luftfahrzeuge, obwohl spezialisierte Architekturen breitere Anwendungen erforschen können.
Sein größter Wert liegt daher möglicherweise in der Komplementarität:
Radar erkennt weit entfernten Verkehr, während LiDAR und Vision die lokale Umfeldwahrnehmung verbessern.
Dies wird besonders wichtig bei Ausweichmanövern.
Eine Drohne kann ein sich näherndes Flugzeug erkennen und feststellen, dass sie manövrieren muss. Aber das gewählte Manöver muss auch mit Gelände, Gebäuden, Türmen, Stromleitungen und dem Operationsgebiet vereinbar bleiben.
DAA kann daher nicht als isolierter Flugsicherungssensor behandelt werden.
ADS-B, ADS-L und elektronische Auffälligkeit
Elektronische Auffälligkeit wird zu einem immer wichtigeren Bestandteil der europäischen Luftraumintegration.
ADS-B ermöglicht es entsprechend ausgerüsteten Flugzeugen, Informationen zu senden, die das Situationsbewusstsein im Verkehr unterstützen können.
Das europäische Ökosystem entwickelt jedoch auch leichtere Lösungen.
ADS-L, oder Automatic Dependent Surveillance-Light, ist als kostengünstigerer, stromsparenderer Ansatz für elektronische Auffälligkeit konzipiert. Die EASA-Spezifikation ADS-L 4 SRD860 soll Flugzeugen helfen, elektronisch auffällig zu werden, insbesondere im Kontext von U-Space und gemeinsam genutztem Luftraum.
Im Dezember 2025 veröffentlichte die EASA die Ausgabe 2 der ADS-L 4 SRD860-Spezifikation, die Verbesserungen wie Boden-Luft-Rückübertragungsfunktionen und interoperabilitätsbezogene Erweiterungen hinzufügt.
Im Mai 2026 veröffentlichten EASA und EUROCONTROL auch Anwendungsfälle für elektronische Auffälligkeit, die eine sicherere gemeinsame Nutzung des Luftraums und eine bessere Integration zwischen bemannten und unbemannten Flugzeugen unterstützen sollen.
Dies ist für BVLOS wichtig, da das zukünftige Verkehrsbild möglicherweise nicht von einem Sensor stammt.
Stattdessen kann es aus Folgendem zusammengestellt werden:
- luftgestütztes Radar
- ADS-B
- ADS-L
- bodengestützte Sensoren
- U-Space-Dienste
- vernetzte Überwachung
- andere elektronische Auffälligkeitssysteme
Das Ergebnis könnte ein viel umfassenderes Bild des umgebenden Luftraums sein.
Ist Remote ID dasselbe wie DAA?
Nein.
Remote ID und DAA lösen unterschiedliche Probleme.
Die Remote-Identifikation befasst sich hauptsächlich mit der Identifizierung oder Übertragung von Informationen über ein UAS und dessen Betrieb.
DAA befasst sich mit der Erkennung von Verkehrskonflikten und der Verhinderung von Kollisionen.
Remote ID kann daher in einigen Architekturen zur Situationswahrnehmung beitragen, sollte aber nicht automatisch als vollständiges Kollisionsvermeidungssystem betrachtet werden.
Diese Unterscheidung ist bei der Bewertung von Drohnenspezifikationen entscheidend.
| Technologie | Primärer Zweck | DAA-Rolle |
|---|---|---|
| Remote ID | UAS-Identifikation | Unterstützende Informationen |
| ADS-B | Flugzeugüberwachung | Kooperatives Verkehrsbewusstsein |
| ADS-L | Elektronische Auffälligkeit | Kooperatives Verkehrsbewusstsein |
| Radar | Physische Erkennung | Nicht-kooperative Überwachung |
| EO/IR | Visuelle/thermische Wahrnehmung | Nicht-kooperative Erkennung |
| LiDAR | 3D-Wahrnehmung | Umfeldwahrnehmung |
| U-Space | Digitale Luftraumdienste | Verkehrsinformationen und strategische/taktische Unterstützung |
Warum Sensorfusion wichtig ist
Die Zukunft der DAA wird wahrscheinlich nicht von einem einzigen perfekten Sensor bestimmt werden.
Stattdessen werden die stärksten Architekturen wahrscheinlich mehrere Informationsquellen kombinieren.
Betrachten wir eine hypothetische BVLOS-Inspektionsdrohne.
Ihr System könnte Folgendes empfangen:
- Radardetektion eines Flugzeugs in großer Entfernung
- ADS-B-Informationen vom kooperativen Verkehr
- U-Space-Verkehrsinformationen
- kamerabasierte Bestätigung
- GNSS-Position der Drohne selbst
- Flugplaninformationen
- Gelände- und Hindernisdaten
Eine Sensorfusions-Engine kann diese Eingaben zu einem einzigen Verkehrsmodell zusammenführen.
Das System kann dann Folgendes schätzen:
- relative Position
- relative Geschwindigkeit
- nächster Annäherungspunkt
- Zeit bis zum nächsten Annäherungspunkt
- Unsicherheit
- Potenzielle Konfliktwahrscheinlichkeit
Dies ist weitaus leistungsfähiger, als einem Fernpiloten einfach mehrere unabhängige Sensorfeeds anzuzeigen.
Von der Detektion zur Kollisionsvorhersage
Ein DAA-System muss letztendlich eine der wichtigsten Fragen in der Luftfahrt beantworten:
Stellt dieser Verkehr tatsächlich eine Bedrohung dar?
Nicht jedes erkannte Flugzeug birgt ein Kollisionsrisiko.
Ein Flugzeug, das mehrere Kilometer entfernt in die entgegengesetzte Richtung fliegt, wird der Drohne möglicherweise nie nahe kommen.
Ein anderes Flugzeug mag zunächst weit entfernt erscheinen, sich aber schnell nähern.
Das DAA-System muss daher die Geometrie und Dynamik der Begegnung berücksichtigen.
Wichtige Parameter können sein:
- relative Position
- relative Geschwindigkeit
- Kurs
- Höhe
- vertikale Geschwindigkeit
- Unsicherheit bei der Verfolgung
- Zeit bis zur geringsten Annäherung
- prognostizierter Abstand
- Flugzeugleistung
- verfügbarer Manövrierraum
Hier beginnt DAA, sich von einer einfachen Objekterkennungsanwendung zu einem hochentwickelten Flugsicherheitssystem zu entwickeln.
Was bedeutet „Well Clear“?
Eines der zentralen Konzepte bei der Kollisionsvermeidung ist die Aufrechterhaltung eines ausreichenden Abstands zu anderen Fluggeräten.
Die genauen Kriterien hängen vom geltenden regulatorischen und technischen Rahmen ab, aber ein DAA-System benötigt im Allgemeinen ein definiertes Konzept dafür, was eine inakzeptable Begegnung darstellt.
Das System kann daher mehrere Alarmstufen haben:
| Stufe | Typischer Zweck |
|---|---|
| Verkehrsaufmerksamkeit | Den Piloten über den nahegelegenen Verkehr informieren |
| Verkehrswarnung | Verkehr hervorheben, der Aufmerksamkeit erfordert |
| Konfliktalarm | Ein sich entwickelndes Risiko eines Separationsverlusts erkennen |
| Vermeidungshinweis | Ein Manöver empfehlen oder anordnen |
| Auflösung | Bestätigen, dass der Konflikt gelöst wurde |
Das Ziel ist nicht unbedingt, abzuwarten, bis sich zwei Fluggeräte nahe beieinander befinden.
Ein gutes DAA-System benötigt genügend Zeit, um zu erkennen, zu analysieren und zu reagieren, bevor die Begegnung kritisch wird.
Mensch-in-the-Loop vs. autonome DAA
DAA bedeutet nicht automatisch, dass die Drohne völlig autonom fliegt.
Es gibt mehrere mögliche Architekturen.
Pilotengestützte DAA
Das System erkennt Verkehr und präsentiert dem Fernpiloten Informationen.
Der Pilot trifft die endgültige Entscheidung und steuert das Fluggerät.
DAA zur Entscheidungsunterstützung
Das System erkennt Verkehr, berechnet den Konflikt und schlägt ein Ausweichmanöver vor.
Der Fernpilot bewertet und führt die Empfehlung aus.
Automatisierte Vermeidung
Das System kann vordefinierte Ausweichlogik unter geeigneten Bedingungen automatisch ausführen.
Der Fernpilot bleibt für die Überwachung und das Eingreifen verantwortlich, wo dies durch den genehmigten Betrieb erforderlich ist.
Hochautonome DAA
Das Fluggerät überwacht kontinuierlich Verkehrs- und Umgebungsinformationen und kann Ausweichentscheidungen mit minimalem direkten Piloteninput treffen.
Diese Architektur ist für autonome Operationen in großem Maßstab technisch attraktiv, aber die Sicherheitsnachweise, die Systemzuverlässigkeit und der regulatorische Rahmen werden entsprechend anspruchsvoller.
DAA und U-Space
DAA und U-Space sind verwandt, aber nicht dasselbe.
DAA ist eine Fähigkeit zur Konfliktbewältigung.
U-Space ist ein breiteres digitales Luftraum-Ökosystem.
U-Space kann Dienstleistungen wie die folgenden anbieten:
- Flugfreigabe
- Netzwerkidentifikation
- Geo-Awareness
- Verkehrsinformationen
- gemeinsamer Informationsaustausch
Verkehrsinformationen können Betreibern Kenntnis über bekannten Verkehr in der Nähe ihrer Operationen verschaffen.
U-Space kann daher eine wichtige Informationsschicht innerhalb einer breiteren BVLOS-Sicherheitsarchitektur werden.
U-Space sollte jedoch nicht automatisch als Ersatz für jede integrierte DAA-Funktion interpretiert werden.
Ein professioneller Betrieb kann Folgendes kombinieren:
U-Space + elektronische Sichtbarkeit + luftgestützte Sensorik + Bodenüberwachung + Fernpilotenverfahren.
Bodenbasierte DAA vs. luftgestützte DAA
Es gibt zwei wesentliche Möglichkeiten, eine DAA-Abdeckung aufzubauen.
Luftgestützte DAA
Die Sensoren fliegen mit der Drohne mit.
Vorteile sind:
- Abdeckung bewegt sich mit dem Fluggerät
- direkter Zugang zu den bordeigenen Flugsteuerungssystemen
- potenziell unabhängiger Betrieb abseits der Bodeninfrastruktur
- nützlich für mobile Missionen
Nachteile sind:
- Nutzlast- und Leistungsanforderungen
- begrenzter Sensorhorizont
- Komplexität der Fluggeräteintegration
- Gewichtsbeschränkungen
Bodenbasierte DAA
Bodensensoren überwachen den umgebenden Luftraum und stellen der Drohne oder dem Fernsteuerungszentrum Informationen zur Verfügung.
Vorteile sind:
- Größere Sensoren können eingesetzt werden
- Mehrere Fluggeräte können die Überwachungsinfrastruktur gemeinsam nutzen
- Permanente Überwachung ist möglich
- Hochleistungsradar kann dauerhaft installiert bleiben
Nachteile sind:
- Die Abdeckung hängt vom Sensorstandort ab
- Gelände kann blinde Flecken erzeugen
- Infrastrukturkosten können erheblich sein
- Die Kommunikation wird wichtig
Für komplexe Operationen kann die stärkste Architektur beide Ansätze kombinieren.
DAA beinhaltet auch das Ausweichmanöver
Die Erkennung eines anderen Fluggeräts ist nur nützlich, wenn das System sicher reagieren kann.
Ein Ausweichmanöver muss viel mehr als nur den Eindringling berücksichtigen.
Das Fluggerät muss möglicherweise auch Folgendes berücksichtigen:
- Gelände
- Gebäude
- Stromleitungen
- Brücken
- beschränkter Luftraum
- Grenzen des Betriebsraums
- Wetter
- verbleibende Batteriekapazität
- Navigationsgenauigkeit
- C2-Verbindungsstatus
Stellen Sie sich eine Drohne vor, die entlang einer Stromleitung fliegt.
Ein DAA-System erkennt einen sich von der Seite nähernden Hubschrauber.
Die theoretisch einfachste Reaktion wäre möglicherweise, sich seitlich zu bewegen.
Aber eine seitliche Bewegung könnte die Drohne direkt in eine andere Gefahr bringen.
Ein ausgereiftes System muss daher ein Ausweichmanöver finden, das den Luftkonflikt löst, während es in der umgebenden Umgebung sicher bleibt und den betrieblichen Einschränkungen entspricht.
DAA und die Kommando- und Steuerungsverbindung
Die DAA-Leistung ist eng mit der Kommando-, Steuerungs- und Kommunikationsarchitektur des Fluggeräts verbunden.
Ein Erkennungssystem kann hervorragend sein, aber der Betrieb kann dennoch unsicher sein, wenn kritische Informationen den Fernpiloten nicht erreichen können oder wenn ein Ausweichbefehl das Fluggerät nicht zuverlässig erreichen kann.
Eine BVLOS-Architektur muss daher möglicherweise Folgendes berücksichtigen:
- C2-Verfügbarkeit
- Latenz
- Verbindungsstabilität
- Abdeckung
- Redundanz
- Verhalten bei Verbindungsverlust
- Cybersicherheit
- Latenz von Verkehrsdaten
Dies ist ein Grund, warum Technologien wie 4G, 5G und andere Kommunikationsarchitekturen für autonome BVLOS-Systeme immer relevanter werden.
Für weitere Informationen zu diesem Teil des Ökosystems lesen Sie unseren Artikel 5G-Drohnen: Wie Mobilfunknetze autonome BVLOS-Flüge ermöglichen könnten.
ASTM F3442-25: Ein wichtiger DAA-Standard
Eine der wichtigsten Entwicklungen in der DAA-Standardisierung ist ASTM F3442-25, Standard Specification for Detect and Avoid System Performance Requirements.
Der Standard ist auf kleinere unbemannte Fluggeräte ausgelegt, die auf bemannte Flugzeuge in Lufträumen mit geringerem Risiko treffen.
Wichtig ist, dass F3442-25 architekturagnostisch ist.
Das bedeutet, dass es nicht einfach eine Sensortechnologie vorschreibt.
Stattdessen legt es Leistungsanforderungen fest, die ein DAA-System erfüllen muss.
Dies ist eine wichtige Richtung für die Branche.
Die Frage wird weniger sein:
„Verwendet die Drohne Radar?“
und mehr:
„Kann das komplette DAA-System die erforderliche Sicherheitsleistung nachweisen?“
Der Standard behandelt auch Themen wie die Erkennungsreichweite, die verfügbare Zeit zum Erreichen von "Well-Clear"-Bedingungen und sicherheitsrelevante Begegnungsmetriken.
ASTM F3705-25: Testen von DAA-Systemen
Eine Sicherheitsarchitektur ist nur so glaubwürdig wie ihre Verifizierung.
ASTM F3705-25 bietet einen Leitfaden zum Testen von DAA-Systemen und beschreibt Ansätze zum Nachweis der Leistung gegenüber den Anforderungen der DAA-Spezifikation.
Das Testkonzept umfasst wichtige Elemente wie:
- Überwachung
- Alarmierung
- Führung
- Bedienerreaktion
- Software- und Hardwaretests
- Simulation
- integrierte Tests
- realweltliche Tests
Dies ist besonders wichtig, da DAA nicht nur ein Hardwareproblem ist.
Sensor, Software, Algorithmen, Anzeigen, Pilotenverfahren und Flugzeugflugsteuerungen interagieren alle.
Ein Radar könnte isoliert korrekt funktionieren, während das gesamte System keinen angemessenen Alarm schnell genug erzeugt.
Tests müssen daher die gesamte Kette untersuchen.
Warum KI die DAA verändern könnte
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen könnten die DAA-Fähigkeiten erheblich erweitern, insbesondere für die nicht-kooperative Erkennung.
KI kann potenziell helfen, Objekte zu klassifizieren, Fehlalarme zu reduzieren und komplexe Sensordaten zu interpretieren.
Zum Beispiel könnte ein Visionsystem mehrere sich bewegende Objekte erkennen:
- Vogel
- Flugzeug
- Hubschrauber
- Baukran
- Fahrzeug
- Wetterphänomen
Das System muss sinnvolle Bedrohungen für die Luftfahrt von irrelevanten Erkennungen unterscheiden.
Künstliche Intelligenz kann dabei helfen.
Allerdings sollte KI nicht als magische Lösung betrachtet werden.
Sicherheitskritische autonome Systeme erfordern den Nachweis, dass die Wahrnehmungs- und Entscheidungsfunktionen in ihrer vorgesehenen Betriebsumgebung zuverlässig funktionieren.
Das macht Validierung, Verifizierung, Unsicherheitsmanagement und Systemsicherung genauso wichtig wie die reine KI-Leistung.
DAA-Herausforderungen im realen Betrieb
Laborleistungen können beeindruckend aussehen.
Die reale Welt ist schwieriger.
Kleine Ziele
Ein kleines Flugzeug kann aus großer Entfernung nur wenige Pixel in einem Kamerabild einnehmen.
Niedriger Verkehr
Hubschrauber und Leichtflugzeuge können in geringen Höhen operieren, wo Gelände und Gebäude schwierige Radar- und optische Bedingungen schaffen.
Vögel
Vögel können Fehlalarme verursachen und stellen selbst Gefahren dar, auch wenn bestimmte DAA-Standards die Vogelausweichung möglicherweise nicht abdecken.
Wetter
Regen, Nebel, Schnee, Dunst und starke Sonneneinstrahlung können die Sensorleistung beeinträchtigen.
Gelände und Unordnung
Berge, Bäume, Gebäude und andere Strukturen können die Erkennung behindern.
Latenz
Eine mehrere Sekunden alte Verkehrsposition ist möglicherweise für eine schnelle Begegnung nicht ausreichend.
Sensorfehler
Professionelle Systeme müssen berücksichtigen, was passiert, wenn ein Sensor nicht verfügbar oder unzuverlässig wird.
Kommunikationsfehler
Das System benötigt ein definiertes Verhalten, wenn Verkehrsinformationen oder die C2-Konnektivität unterbrochen werden.
Diese Herausforderungen erklären, warum ernsthafte BVLOS-Operationen einen integrierten Sicherheitsnachweis erfordern und nicht nur die Installation eines „Kollisionsvermeidungssensors“.
DAA für Drone-in-a-Box-Operationen
Drohnen-in-a-Box-Systeme sind eine der stärksten kommerziellen Anwendungen für fortschrittliche DAA.
Ein permanent eingesetztes Fluggerät kann potenziell wiederholte Inspektionsmissionen durchführen, ohne dass für jeden Flug ein Pilot vor Ort sein muss.
Dies bedeutet aber auch, dass das Fluggerät ohne menschliche Begleitung wiederholt denselben Luftraum befahren kann.
DAA wird zentral für die Architektur.
Ein ausgereiftes Drone-in-a-Box-System könnte Folgendes kombinieren:
- automatischer Start
- Präzisionsnavigation
- luftgestützte DAA
- Bodenüberwachung
- U-Space-Informationen
- Fernoperationen
- automatische Rückkehr
- Wetterüberwachung
- automatisierte Landung
- kontinuierliche Systemzustandsüberwachung
Einen tieferen Einblick in dieses Betriebsmodell finden Sie in unserem Artikel Drone-in-a-Box 2026: Der vollständige Leitfaden zu autonomen Drohnenstationen.
Wie eine professionelle BVLOS DAA-Architektur aussieht
Ein ausgeklügeltes System kann als mehrere miteinander verbundene Schichten visualisiert werden.
| Schicht | Funktion |
|---|---|
| Luftgestützte Sensoren | Erkennen den nahegelegenen Verkehr und Umweltrisiken |
| Elektronische Überwachung | Empfängt kooperative Verkehrsinformationen |
| Bodensensoren | Erweitern die Überwachung über die bordeigenen Sensoren des Fluggeräts hinaus |
| U-Space / Verkehrsdienste | Bieten digitale Luftraum- und Verkehrsinformationen |
| Sensorfusion | Kombiniert mehrere Informationsquellen |
| Bedrohungsbewertung | Bestimmt, ob der Verkehr einen Konflikt erzeugt |
| Alarmierung | Informiert den Fernpiloten oder das autonome System |
| Führung | Bestimmt eine angemessene Reaktion |
| Flugsteuerung | Führt das Manöver aus, wo autorisiert |
| Wiederherstellung | Rückkehr zur geplanten Mission nach dem Konflikt |
Dieser mehrschichtige Ansatz kommt viel näher an das heran, wie die Branche im Jahr 2026 über DAA nachdenken sollte.
Wie man ein DAA-System bewertet
Betreiber, die BVLOS-Technologie bewerten, sollten es vermeiden, Systeme ausschließlich aufgrund von Marketingaussagen auszuwählen.
Stellen Sie stattdessen die folgenden Fragen.
1. Welchen Verkehr kann es erkennen?
Erkennt es kooperativen Verkehr, nicht-kooperativen Verkehr oder beides?
2. Wie ist die nachgewiesene Erkennungsleistung?
Achten Sie auf messbare Leistungsdaten und nicht auf allgemeine Aussagen wie „fortschrittliche Hindernisvermeidung“.
3. Was sind die Umwelteinschränkungen?
Verstehen Sie die Leistung bei Dunkelheit, Nebel, Regen, Blendung, Vegetation und bei Operationen in geringer Höhe.
4. Was passiert, wenn ein Sensor ausfällt?
Eine ernsthafte Sicherheitsarchitektur sollte definierte Betriebsarten bei Teilausfall haben.
5. Wie werden Verkehrsinformationen verarbeitet?
Zeigt das System lediglich den Verkehr an, oder führt es eine automatisierte Gefahrenbewertung durch?
6. Wer trifft die Ausweich-Entscheidung?
Der Fernpilot, die Bordsoftware oder eine Kombination davon?
7. Wie wird es in die Flugsteuerung integriert?
DAA-Informationen müssen die Flugsteuerungsarchitektur des Fluggeräts angemessen erreichen.
8. Wie wurde es getestet?
Fragen Sie, ob die Tests Simulation, Hardware-in-the-Loop, Flugtests und integrierte Systemtests umfassen.
9. Welche Standards gelten?
Ermitteln Sie, ob das System gemäß den relevanten Luftfahrtstandards und Konformitätsnachweisen entwickelt oder bewertet wurde.
10. Kann die DAA-Architektur die beabsichtigte SORA unterstützen?
Dies ist möglicherweise die wichtigste Frage für einen europäischen Betreiber.
Das Ziel ist nicht, den ausgeklügeltsten Sensor zu kaufen.
Das Ziel ist es, einen vollständigen operativen Sicherheitsnachweis zu erstellen, der die Anforderungen des beabsichtigten Betriebs erfüllt.
DAA ist nicht dasselbe wie Hindernisvermeidung
Diese Unterscheidung wird oft missverstanden.
Hindernisvermeidung befasst sich primär mit Objekten wie:
- Gebäuden
- Bäumen
- Türmen
- Stromleitungen
- Gelände
Detect and Avoid (DAA) für den Flugverkehr befasst sich primär mit Flugzeugkonflikten.
Die beiden Systeme können Sensoren und Rechenressourcen gemeinsam nutzen, aber ihre Ziele sind unterschiedlich.
Eine Drohne kann eine hervorragende Hindernisvermeidung besitzen und dennoch die Fähigkeit vermissen lassen, einen kleinen Hubschrauber aus mehreren hundert Metern Entfernung zu erkennen.
Dies ist ein weiterer Grund, warum Verbraucher und Betreiber vorsichtig sein sollten, wenn ein Drohnenhersteller ein Produkt als „KI-Hindernisvermeidung“ beschreibt und davon ausgeht, dass dies bedeutet, dass das Fluggerät über eine vollständige BVLOS-DAA-Fähigkeit verfügt.
DAA und die Zukunft autonomer Drohnen
Die Bedeutung von DAA wird mit zunehmender Autonomie von Drohnen zunehmen.
Eine konventionelle Drohnenmission könnte Folgendes umfassen:
Pilot → Drohne → Kamera → Rückkehr
Ein zukünftiger autonomer kommerzieller Betrieb könnte eher so aussehen:
Missionssoftware → Fluggerät → Sensorfusion → DAA → KI-Entscheidungsfindung → U-Space → Fernbetriebszentrum → Flottenmanagement
Das Fluggerät wird zu einem Teil eines viel größeren Luftfahrtsystems.
Dies ist besonders relevant für:
- automatisierte Infrastrukturinspektion
- Drohnenlieferung
- Überwachung im Energiesektor
- Notfallmaßnahmen
- großflächige Vermessung
- autonome Sicherheitsstreifen
- ferngesteuerte Industrieoperationen
- Multi-Drohnen-Flotten
Mit zunehmender Flottengröße wird die manuelle Verwaltung jedes Fluggeräts wirtschaftlich immer schwieriger.
Das erzeugt Druck zur Automatisierung.
Automatisierung wird jedoch erst skalierbar, wenn die Sicherheitsarchitektur mit ihr skaliert.
Die Zukunft: Multi-Sensor, vernetztes DAA
Die vielversprechendste Zukunftsarchitektur ist möglicherweise überhaupt kein einzelner DAA-Sensor.
Es könnte ein Netzwerk sein.
Stellen Sie sich einen Solarpark mit mehreren autonomen Drohnen vor.
Das System empfängt Informationen von:
- Drohnen-montiertem Radar
- EO/IR-Sensoren
- elektronischen Sichtbarkeitssystemen (Electronic Conspicuity Systems)
- Bodenradar
- U-Space-Diensten
- Wettersensoren
- anderen Drohnen
- Fluginformationsdiensten
All diese Informationen können ein gemeinsames operatives Lagebild speisen.
Anstatt dass jedes Fluggerät als isolierte Maschine arbeitet, wird die Flotte Teil eines vernetzten Ökosystems zur Luftraumverwaltung.
Dies könnte letztendlich immer anspruchsvollere Konzepte unterstützen, wie z.B.:
- Multi-Drohnen-Operationen
- dynamische Routenänderungen
- automatisierte Konfliktlösung
- gemeinsame Überwachung
- Fernbetriebszentren
- permanente Luftüberwachung
- automatisierte Notfallmaßnahmen
Hier wird DAA weit mehr als nur eine Drohnenfunktion.
Es wird zu einer der Schlüsseltechnologien für ein autonomes Luftfahrtökosystem.
Was DAA für Spanien und Europa im Jahr 2026 bedeutet
Für europäische Betreiber sollte DAA im Kontext des EU-UAS-Regulierungsrahmens und der anwendbaren nationalen Behördenanforderungen betrachtet werden.
In Spanien ist die AESA die nationale zuständige Behörde für zivile Luftfahrtsicherheitsfragen im Zusammenhang mit UAS-Operationen.
Für Operationen in der spezifischen Kategorie muss der Betreiber den anwendbaren regulatorischen Weg, das Betriebsumfeld, die geografischen Zonen, die Risikobewertung und die Minderungsmaßnahmen berücksichtigen.
Für BVLOS-Missionen kann DAA besonders wichtig werden, wenn der Betrieb eine taktische Minderung des Restluftrisikos erfordert.
Betreiber sollten DAA daher nicht als reinen Produkteinkauf betrachten.
Die richtige Reihenfolge ist:
- Definieren Sie den beabsichtigten Betrieb.
- Verstehen Sie das Luftraumumfeld.
- Bestimmen Sie das anfängliche und verbleibende Luftrisiko.
- Ermitteln Sie die anwendbaren Anforderungen an taktische Minderungsmaßnahmen.
- Definieren Sie die erforderliche DAA-Leistung.
- Wählen Sie die geeignete Architektur.
- Integrieren Sie sie in das Fluggerät und das C2-System.
- Überprüfen und validieren Sie das Gesamtsystem.
- Dokumentieren Sie den Sicherheitsnachweis.
- Reichen Sie die entsprechenden Nachweise bei der zuständigen Behörde ein.
DAA-Technologie-Checkliste für BVLOS-Betreiber
| Fähigkeit | Frage zum Stellen |
|---|---|
| Kooperative Überwachung | Kann das System relevante elektronische Verkehrsinformationen empfangen? |
| Nicht-kooperative Erkennung | Kann es Fluggeräte erkennen, die nicht elektronisch sichtbar sind? |
| Sensorfusion | Können mehrere Datenquellen zu einem einzigen Verkehrsbild kombiniert werden? |
| Verfolgung | Kann der erkannte Verkehr kontinuierlich verfolgt werden? |
| Bedrohungsanalyse | Kann das System echten Konflikte von bloßem Verkehr unterscheiden? |
| Warnung | Erhält der Fernpilot rechtzeitig und nutzbare Informationen? |
| Vermeidung | Kann das System eine geeignete Reaktion empfehlen oder ausführen? |
| Navigation | Kann das Fluggerät seine Position während eines Ausweichmanövers genau beibehalten? |
| Hinderniswahrnehmung | Kann das Fluggerät vermeiden, eine neue Gefahr zu schaffen, während es dem Verkehr ausweicht? |
| C2-Resilienz | Was passiert, wenn die Kommunikation gestört wird oder ausfällt? |
| Tests | Wurde das Gesamtsystem unter repräsentativen Bedingungen verifiziert? |
| Regulatorischer Nachweis | Kann die Leistung des Systems für die beabsichtigte Betriebsgenehmigung dokumentiert werden? |
MidronePro Urteil
Detect and Avoid ist eine der wichtigsten Technologien beim Übergang von ferngesteuerten Drohnen zu skalierbarer autonomer Luftfahrt.
BVLOS kann nicht auf die Übertragungsreichweite reduziert werden.
Es kann nicht auf Autonomie reduziert werden.
Und es kann nicht auf die Hindernisvermeidung reduziert werden.
Ein professioneller BVLOS-Betrieb erfordert eine integrierte Architektur, die in der Lage ist, die Risiken zu managen, die entstehen, wenn der Fernpilot sich nicht auf direkte visuelle Beobachtung verlassen kann.
Diese Architektur kann Folgendes umfassen:
- Radar
- EO/IR-Wahrnehmung
- LiDAR und Umweltsensorik
- ADS-B
- ADS-L
- FLARM
- bodenbasierte Überwachung
- U-Space-Dienste
- Sensorfusion
- KI-basierte Wahrnehmung
- Verkehrsprognose
- Alarmierung des Fernpiloten
- automatisierte Vermeidung
- ausfallsichere C2-Kommunikation
- Flugsteuerungs-Integration
Das regulatorische Umfeld wird ebenfalls technisch ausgereifter. Die Easy Access Rules der EASA vom Juni 2026 enthalten SORA 2.5 und erkennen DAA sowie andere maschinenunterstützte Mittel ausdrücklich als potenzielle taktische BVLOS-Minderungsmaßnahmen an. Inzwischen werden europäische Initiativen zur elektronischen Sichtbarkeit, wie ADS-L, parallel zu internationalen DAA-Standards entwickelt.
ASTM F3442-25 und F3705-25 sind besonders bedeutsam, da sie die Diskussion hin zu messbarer Leistung und strukturierten Tests lenken.
Das ist genau die Richtung, die die Branche braucht.
Die Zukunft von BVLOS wird nicht durch die Drohne mit der längsten beworbenen Reichweite bestimmt.
Sie wird durch die Systeme bestimmt, die Folgendes nachweisen können:
erkennen → verstehen → entscheiden → ausweichen → wiederherstellen.
Und da autonome Drohnen zu einer dauerhaften Infrastruktur statt zu gelegentlichen Fluggeräten werden, könnte DAA zu einer der bestimmenden Technologien werden, die experimentelle BVLOS-Operationen von wirklich skalierbarer kommerzieller Luftfahrt trennt.
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Häufig gestellte Fragen zur Detect and Avoid-Technologie für BVLOS
Was ist Detect and Avoid (DAA)?
Detect and Avoid ist eine Kombination aus Sensoren, Überwachungssystemen, Software, Verfahren und Entscheidungsfähigkeiten, die dazu dienen, ein unbemanntes Fluggerät bei der Erkennung potenzieller Verkehrskonflikte zu unterstützen und einen sicheren Abstand zu anderen Fluggeräten während Operationen wie BVLOS zu gewährleisten.
Warum ist DAA wichtig für BVLOS-Drohnen?
Während BVLOS-Operationen kann sich der Fernpilot nicht auf die direkte visuelle Beobachtung des Fluggeräts und des umgebenden Verkehrs verlassen. DAA bietet eine alternative Möglichkeit, potenzielle Luftkonflikte zu erkennen, zu bewerten und darauf zu reagieren.
Welche Sensoren können für Drohnen-DAA verwendet werden?
DAA-Architekturen können Radar, elektro-optische und Infrarotkameras, elektronische Sichtbarkeitssysteme, ADS-B, ADS-L, FLARM, bodengestützte Überwachung, LiDAR, RF-Sensorik und andere Technologien verwenden. Die geeignete Kombination hängt von der Operation und der erforderlichen Sicherheitsleistung ab.
Ist Hindernisvermeidung dasselbe wie Detect and Avoid?
Nein. Die Hindernisvermeidung konzentriert sich hauptsächlich auf Gelände und Objekte wie Gebäude, Bäume, Türme und Stromleitungen. DAA für den Luftverkehr konzentriert sich auf die Erkennung und Vermeidung anderer Fluggeräte. Einige Systeme können Sensoren und Verarbeitungsressourcen teilen, aber die Sicherheitsfunktionen sind unterschiedlich.
Ist Remote ID ein Detect and Avoid-System?
Nein. Remote ID liefert hauptsächlich Identifikations- und Informationen über ein UAS. Es kann in einigen Architekturen zur Situationswahrnehmung beitragen, ist aber nicht automatisch ein vollständiges Verkehrserkennungs- und Kollisionsvermeidungssystem.
Kann Radar nicht-kooperative Fluggeräte erkennen?
Radar kann nicht-kooperative Erkennung bieten, da es nicht erfordert, dass das Zielflugzeug Identifikationsinformationen überträgt. Die Leistung hängt jedoch von Faktoren wie Flugzeuggröße, Radardesign, Reichweite, Höhe, Gelände, Störungen und Umgebungsbedingungen ab.
Hat eine Drohne mit DAA automatisch die Erlaubnis, BVLOS zu fliegen?
Nein. Die DAA-Technologie selbst bietet keine behördliche Genehmigung. Der gesamte Betrieb muss den anwendbaren Luftverkehrsvorschriften, der Risikobewertung, den Anforderungen an taktische Minderungsmaßnahmen, den Betriebsverfahren und dem Genehmigungs- oder Deklarationsweg der zuständigen Behörde entsprechen.
Wie steht DAA im Zusammenhang mit SORA 2.5?
Innerhalb des SORA-Rahmens können taktische Minderungsmaßnahmen zur Bewältigung des Restluftrisikos eingesetzt werden. Für BVLOS-Operationen kann DAA oder eine andere anerkannte Alternative die Mittel zur Minderung des verbleibenden Risikos bereitstellen. Die erforderliche Robustheit hängt von der Restluftrisikokategorie und den anwendbaren Leistungsanforderungen für taktische Minderungsmaßnahmen ab.
Was ist der Unterschied zwischen kooperativem und nicht-kooperativem DAA?
Kooperatives DAA nutzt Informationen, die von einem anderen Fluggerät oder Überwachungssystem übertragen oder bereitgestellt werden, wie ADS-B, ADS-L oder FLARM. Nicht-kooperatives DAA versucht, Fluggeräte zu erkennen, ohne sich darauf zu verlassen, dass das Ziel Informationen überträgt, und verwendet dabei Technologien wie Radar oder optische Sensorik.
Wird KI BVLOS DAA vollständig autonom machen?
KI kann die Objekterkennung, Klassifizierung, Verfolgung und Sensorfusion verbessern, aber autonomes DAA erfordert auch eine zuverlässige Entscheidungsfindung, Flugzeugsteuerung, Verifizierung, Validierung, Betriebsverfahren und eine entsprechende behördliche Sicherheit. KI ist eine ermöglichende Technologie, kein Ersatz für die gesamte Sicherheitsarchitektur.
