Autonome Navigation
Damit sich Drohnen in Zukunft auch selbständig im Luftraum bewegen und individuelle Aufgaben – beispielsweise bei Search & Rescue-Missionen – übernehmen können, sind zuverlässige Hinderniserkennungs- und Navigationssysteme unerlässlich. Stichwort: Autonome Navigation. Wissenschaftler am renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben nun im International Journal of Robotics Research Zwischenergebnisse eines aktuellen Projekts vorgestellt. Danach ist es den Forschern gelungen einen Algorithmus zu entwickeln, der Drohnen hilft, die schnellste Route um Hindernisse zu finden. Und das bis zu 20 Prozent schneller als unbemannte Systeme, die mit bislang gängigen Planungs-Algorithmen trainiert wurden.
Von Jan Schönberg
Drohnen beizubringen, selbständig mit vergleichsweise geringer Geschwindigkeit durch einen Hindernisparcours zu navigieren, ist für die internationale Spitzenforschung mittlerweile kein größeres Problem mehr. Ein Grund: Je geringer die Geschwindigkeit, desto weniger stark haben aerodynamische Faktoren Einfluss auf das Flugverhalten. Mit steigendem Tempo jedoch wird beispielsweise der Luftwiderstand immer bedeutsamer für die Stabilität und Manövrierfähigkeit des Systems. Die Folge: Die Technik wird fehleranfälliger.
Ganzheitlicher Ansatz
Um diesem Phänomen wirksam zu begegnen, wählten die Luft- und Raumfahrtingenieure Ezra Tal, Sertac Karaman und Gilhyun Ryou vom MIT einen ganzheitlichen Ansatz, der die Vorteile virtueller Simulationen und praktischer Erprobung kombiniert. „Bei hohen Geschwindigkeiten ist die Aerodynamik so kompliziert, dass sie sich kaum simulieren lässt. Deshalb stützen wir uns auch auf Experimente in der realen Welt, um die Wissenslücken zu füllen und beispielsweise herauszufinden, dass es nützlich sein kann, zunächst einmal etwas langsamer zu fliegen, um am Ende der Schnellste zu sein“, erläutert Ezra Tal.
Die Kombination von Simulationen und Flugtests führte zum einen dazu, dass wesentlich weniger reale Tests erforderlich waren, um zu einem Ergebnis zu gelangen. Und zum anderen reduzierte dieses Vorgehen die Kosten, da schlichtweg weniger Flugunfälle in der realen Welt zu verzeichnen waren. Die Forscher begannen mit der Entwicklung eines auf physikalischen Berechnungen basierenden Flugplanungsmodells. Damit simulierten sie, wie sich eine Drohne beim Durchfliegen eines virtuellen Hindernisparcours wahrscheinlich verhalten wird. Das Team berechnete tausende von Szenarien für die autonome Navigation, jedes mit einer anderen Flugbahn und einem anderen Geschwindigkeitsprofil.
Vorauswahl
In einem Ranking wurden anschließend die erfolgversprechendsten Szenarien identifiziert und im Labor ausprobiert. „Wir können diese Grob-Simulation kostengünstig und schnell durchführen, um interessante Flugbahnen zu sehen, die sowohl schnell als auch machbar sein könnten. Dann fliegen wir diese Flugbahnen in Experimenten um zu sehen, was in der realen Welt tatsächlich machbar ist“, erläutert Tal. „Letztendlich nähern wir uns auf diese Weise der optimalen Flugbahn an, um einen Parcours in der kürzest möglichen Zeit zu durchfliegen.”
Die autonome Navigation mit dem neu entwickelten Algorithmus erwies sich im direkten Vergleich zu Drohnen, die mit konventioneller Software trainiert worden waren, als deutlich sicherer und schneller. Interessanterweise variierten die MIT-Drohnen dabei je nach Flugbahn und Streckenanforderung das Tempo, gerieten zeitweise sogar gegenüber der fliegenden Konkurrenz ins Hintertreffen. (Lese-Tipp: Start der KI-Rennserie AIRR in Orlando) Offenbar hatte der Algorithmus in einigen Fällen erkannt, dass es effizienter sein würde, eine knifflige Kurve langsam und sicher zu bewältigen, um bestmöglich herausbeschleunigen zu können. „Solche Algorithmen sind ein sehr wertvoller Schritt, um zukünftigen Drohnengenerationen zu ermöglichen, sehr schnell in komplexen Umgebungen navigieren zu können“, findet Sertac Karaman. „Wir hoffen wirklich die Grenzen des Machbaren dahingehend zu verschieben, dass autonome Drohnen so schnell unterwegs sein können, wie es die physikalischen Grenzen erlauben.“
Abbildung: MIT News, with background figure courtesy of the researchers
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