Wien

Wiener Schule nimmt an ESA-Wettbewerb "CanSat" teil

Die Wiener Schule GSG 19 nimmt am CanSat-Wettbewerb der European Space Agency teil. Das sechsköpfige Team zeigt sich siegessicher. 

David Huemer
So in etwa könnte ein entwickelter Satellit beim CanSat-Wettbewerb aussehen. (Symbolbild)
So in etwa könnte ein entwickelter Satellit beim CanSat-Wettbewerb aussehen. (Symbolbild)
LAURENT GILLIERON / Keystone / picturedesk.com

Bereits zum sechsten Mal findet im laufenden Schuljahr der CanSat-Wettbewerb statt. Dieser Wettbewerb wurde von der European Space Agency ins Leben gerufen. Teilnehmende Schülerinnen und Schüler müssen in Gruppen von drei bis sechs Personen einen Satelliten in der Größe einer Getränkedose bauen. 

Mit einer von der Technischen Universität Wien bereitgestellten Rakete wird dieser Satellit schließlich in 500 Meter Höhe befördert. Während des Sinkflugs soll der Satellit mehrere Messungen durchführen. Dabei sollen als Primärmission zumindest die Temperatur und der Luftdruck gemessen werden und 1x pro Sekunde an die Bodenstation übertragen werden. Außerdem muss entweder durch die Bodenstation oder den Satelliten die Höhe über dem Boden berechnet werden. 

Grundsätzlich können von den Teams in einer Sekundärmission auch weiterführende Messungen durchgeführt werden. 

GRG 19 nimmt an Wettbewerb teil

Auch aus der GRG 19 nimmt ein Team aus sechs Schülerinnen und Schüler am Wettbewerb teil. "Fast alle unserer Mitglieder hatten vor Projektstart keinerlei Kenntnisse über Programmierung, Elektrotechnik oder dem Zeichnen von Schaltplänen", heißt es seitens der Schule. 

Unter der Regie von Teamleiter Maximilian Knotzer konnte auch schon ein erster Prototyp entwickelt werden. "Wir sind zuversichtlich, dass wir mit den richtigen Mitteln von unseren Sponsoren diesen Wettbewerb gewinnen können", zeigt sich die GRG 19 siegessicher. 

Team will weitere Daten sammeln

Neben der Primärmission baut die GRG 19 auch auf die Auswertung und Sammlung von zusätzlichen Daten. Mithilfe von weiteren Sensoren sollen Informationen über die GPS-Position, die momentane Geschwindigkeit bzw. Beschleunigung sowie die Konzentration von CO2 in der Luft gesammelt werden.

Außerdem soll durch eine selbst programmierte KI IAI (Image Analysis and Identification) Fotos analysiert und mögliche Objekte im Untergrund identifiziert werden. "IAI kann mithilfe von machine learning die Unterschiede zwischen Stein, Wald, Wiese, Häusern, Straße etc. erkennen und anschließend benennen", erklärt das Team der Döblinger Schule.

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