Lernfähiger Mini-Flieger Drohne lernt von Autos und Radfahrern

In niedriger Höhe selbstständig durch eine Stadt zu navigieren, ist für kommerzielle Drohnen eine kaum zu bewältigende Aufgabe. Schweizer Forscher lassen die Mini-Flieger jetzt von anderen Verkehrsteilnehmern lernen.

Indem sie das verkehrsgerechte Verhalten andere Verkehrsteilnehmer imitiert, lernt die Drohne, sich unfallfrei durch die Großstadt zu bewegen. (Foto: Universität Zürich)

BerlinFür kommerzielle Drohnen ist GPS das Mittel der Wahl, um sich im Luftraum zu orientieren. Doch das Satellitennavigationssystem hilft den Flugobjekten wenig, wenn sie in geringer Höhe selbstständig zwischen den Häuserschluchten moderner Großstädte fliegen sollen. Hier stellen neben statischen Hindernissen wie Bauwerken oder Verkehrszeichen auch plötzlich auftretende Fahrzeuge oder Fußgänger Herausforderungen dar, die für die Mini-Flieger bislang kaum zu bewältigen sind.

Forscher der Universität Zürich haben jetzt einen Weg beschritten, um die Flugobjekte unbeschadet auch durch derart kritische Zonen zu navigieren: Sie lassen die Drohnen von Autos und Radfahrern lernen. Die Wissenschaftler entwickelten dazu einen Algorithmus namens DroNet. Er wertet die Daten aus, die ihm eine Kamera an Bord der Drohne übermittelt.

Für jedes Eingangsbild erzeugt DroNet zwei Outputs: einen für die Navigation, um Hindernisse zu umfliegen, und einen für die Kollisionswahrscheinlichkeit, um gefährliche Situationen zu erkennen und darauf reagieren zu können. „DroNet erkennt sowohl statische als auch dynamische Hindernisse und reduziert das Tempo, um Zusammenstöße zu vermeiden“, erläutert Davide Scaramuzza, Professor für Robotik und Wahrnehmung an der Universität Zürich.

DroNet besteht aus einem sogenannten Deep Neural Network. „Dieser Computeralgorithmus lernt, komplexe Aufgaben anhand von Trainingsbeispielen zu lösen“, so Scaramuzza. „Das ist ähnlich wie bei Kindern, die von ihren Eltern oder Lehrern lernen.“ Lehrer der Drohnen sind allerdings Auto- und Radfahrer, die sich durch den Stadtverkehr bewegen. Den Lernstoff bilden die von den Forschern gesammelten Daten zu Fahrten von Autos und Fahrrädern, die in städtischen Umgebungen navigieren und dabei die Verkehrsregeln respektieren.

Indem sie das Verhalten dieser Verkehrsteilnehmer imitiert, lernt die Drohne, sich sicher durch die Stadt zu bewegen – ohne an Hindernisse zu stoßen oder andere zu gefährden. Doch nicht nur der städtische Raum wird so für die Drohne zum Einsatzgebiet – die mit DroNet ausgestatteten Mini-Flieger fanden sich bei entsprechenden Testflügen auch in Umgebungen zurecht, für die sie gar nicht trainiert waren, etwa in Parkhäusern oder Bürofluren.

„Mit diesem Algorithmus sind wir dem Ziel einen Schritt nähergekommen, selbstständig navigierende Drohnen in unseren Alltag zu integrieren“, so Scaramuzza. Bis Anwendungen wie DroNet alltagstauglich sind, müssten allerdings noch einige technologische Probleme gelöst werden, so das vorsichtige Fazit der Forscher.

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