Die Vorsicht bremste autonome Drohnen bisher stark aus – doch nun sorgen Forscher raffiniert für Beschleunigung: Sie haben ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System entwickelt, das es Quadrocoptern ermöglicht, sicher mit bis zu 40 Kilometer pro Stunde durch unbekannte Umgebungen voller Hindernisse zu fliegen. Aus Sensordaten errechnet dabei ein neuronales Netz die optimalen Flugmanöver, das zuvor durch Simulationen trainiert wurde. Die neue Leistungsfähigkeit könnte die Einsatzmöglichkeiten von Drohnen bei der Erkundung von komplexen Umgebungen deutlich verbessern, sagen die Entwickler.
Sie sind klein, wendig und lassen sich mit allerlei raffinierter Technik ausrüsten: Drohnen sind ideale Kundschafter, die sich auch in unübersichtlichen Umgebungen wie Wäldern, Höhlen oder Trümmerstrukturen einsetzen lassen. Doch ohne Vorinformationen über die Lage von Hindernissen lassen die Navigationsfähigkeiten der Fluggeräte noch deutlich zu wünschen übrig. Vor allem um ihr Geschwindigkeits-Potenzial bei Einsätzen auszuschöpfen, müssen sie derzeit noch durch erfahrene menschliche Piloten ferngesteuert werden.
„Beim schnellen Manövrieren einer Drohne muss die Umgebung in Sekundenbruchteilen erfasst werden, um sie auf kollisionsfreie Bahnen zu lenken. Dies ist sowohl für Menschen als auch für Maschinen sehr schwierig“, sagt Davide Scaramuzza von der Universität Zürich. „Erfahrene Piloten können dieses Niveau nach einem langen Training erreichen. Aber Maschinen tun sich damit noch immer schwer“. Deshalb haben sich Scaramuzza und sein Team nun der Aufgabe gewidmet, die Reaktionsgeschwindigkeit von Drohnen beim autonomen Navigieren zu erhöhen.
Keine lahme Kartierung mehr nötig
Wie sie erklären, basierten die bisherigen KI-Systeme auf der Verarbeitung von Sensordaten zu Karten der Umgebung, die der Drohne dann zur Orientierung dienen. Dieser Prozess ist allerdings zeitaufwendig und verhinderte somit eine Fortbewegung mit hohen Geschwindigkeiten. Das neue Konzept der Forscher basiert nun hingegen auf einem Training der Drohne, das es ihr ermöglicht, spontan auf Hindernisse mit souveränen Ausweichmanövern zu reagieren. Bei dem „Gehirn“ des Geräts, das diese Lehrfähigkeit und die anschließende Datenverarbeitung ermöglicht, handelt es sich um ein sogenanntes neuronales Netz.
Geschult wird diese Form der künstlichen Intelligenz von einem Simulationssystem: Die Drohne wird dazu durch eine virtuelle Umgebung voller komplexer Hindernisse gesteuert. Das Simulationssystem erfasst dabei ständig die Position des Quadrokopters in der Computerwelt und erzeugt Messwerte zu den virtuellen Hindernissen. Diese Informationen werden dann in Sekundenbruchteilen in Flugbahnen umgesetzt, die das Fluggerät optimal um verschiedene Hindernisse lenken. Im Laufe des Trainings erwirbt sich das „Gehirn“ der Drohne dadurch souveräne und schnelle Navigationsfähigkeiten, die sich auf die reale Welt übertragen lassen, erklären die Wissenschaftler.
Blitz-gescheite Flugmanöver
Dies konnten sie durch anschließende Tests dokumentieren: Sie ließen eine trainierte Drohne durch unbekannte Umgebungen wie Wälder, Gebäude, Ruinen oder Züge sausen. Ohne mit den Bäumen, Mauern oder anderen Hindernissen zu kollidieren, erreichte der Quadrokopter dabei Geschwindigkeiten von bis zu 40 Kilometer pro Stunde, berichten die Wissenschaftler. „Während Menschen teilweise Jahre für das Training benötigen, kann künstliche Intelligenz mit Hilfe von Hochleistungssimulatoren viel schneller, quasi über Nacht, vergleichbare Navigationsfähigkeiten erreichen“, sagt Erstautor Antonio Loquercio von der Universität Zürich.
Die Wissenschaftler arbeiten nun daran, die Leistungsfähigkeit des Systems noch weiter zu erhöhen: Sie wollen Sensoren entwickeln, die in kürzerer Zeit mehr Umgebungsinformationen liefern können, damit die Drohne auch Geschwindigkeiten über 40 Kilometer pro Stunde erreichen kann. Das System könnte dem Team zufolge zukünftig dazu dienen, Drohnen für unterschiedliche Anwendungen leistungsfähiger zu machen. Denn etwa bei Einsätzen in Katastrophengebieten kann ihre Schnelligkeit lebensrettend sein. Wie die Entwickler abschließend betonen, besitzt das System aber auch Potenzial, das über die Anwendung bei Drohnen hinaus geht: Das Konzept könnte auch für weitere KI-basierte Systeme nützlich sein, bei denen es auf schnelle Reaktionsgeschwindigkeit ankommt.
Quelle: Universität Zürich, Fachartikel: Science Robotics, doi: 10.1126/scirobotics.abg5810
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