Forscher und Entwickler vom Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) des MIT haben eine intelligente Drohne entwickelt, die dank Anti-Kollisionssystem vollautomatisch Fremdobjekten und Gegenständen ausweichen kann. Die Forscher könnten damit einen weiteren Meilenstein für vollautomatisierte Drohnen und Multikopter geschaffen haben.
Die Drohne aus der Entwicklung des Computer Science and Artificial Intelligence Labs (CSAIL) bzw. aus Federführung des Forschers Andrew Barry ist in der Lage, völlig autonom und ohne manuelle Eingriffe diversen Fremdobjekten auszuweichen. Das System soll Objekte – etwa Bäume oder Sträucher – selbstständig erkennen und bei Geschwindigkeiten von bis zu 50 Kilometern pro Stunde tadellos funktionieren. Das Anti-Kollisionssystem wurde ihm Rahmen einer Diplomarbeit entwickelt.
Wie das Anti-Kollisionssystem funktioniert
Die Forscher und Entwickler setzen bei dem Anti-Kollisionssystem (Collision Avoidance System) für ihre Drohne auf die typische Erfassung und Analyse von 3D-Daten. Diese Art der Kollisionsvermeidung wird überall dort angewendet, wo automatisierte Fahrzeuge, Fluggeräte oder Roboter zum Einsatz kommen und ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleistet werden muss. Im Gegensatz zur klassischen Bildverarbeitung durch zweidimensionale Bilder werden bei der 3D-Kollisionsvermeidung keine herkömmlichen Bilder, sondern dreidimensionale 3D-Bilder auf Basis von bestimmten Scannern und Sensoren zur Datenanalyse zugrunde gelegt. Typische Scanner sind Musterprojektoren, Radar- und Ultraschall-Scanner sowie Laser- und LiDAR-Scanner. Diese 3D-Bilder der Umgebung weisen eine räumliche Objektgeometrie als auch bestimmte Formmerkmale auf, die schließlich im Rahmen einer Datenfusion – etwa wenn zur Fehler- und Störfaktor-Minimierung mehrere Sensoren und Systeme Verwendung finden – ausgewertet und zusammengefasst werden. Von hier aus werden entsprechende Signale in kürzester Zeit weitergegeben und das robotergesteuerte System kann schließlich in Echtzeit reagieren.
Stereokamera-Systeme sorgen für räumlichen Eindruck
Da LiDAR-Scanner zum einen sehr kostspielig und zum anderen sehr schwer sind, müssen bei Drohnen und Multikoptern andere Systeme zum Einsatz kommen. Die Drohne des Computer Science and Artificial Intelligence Labs nutzt zwei kleine Kameras, die ein ein so genanntes Stereobildpaar produzieren. Durch den räumlichen Versatz dieser beiden Bilder ist das System in der Lage, einen räumlichen Eindruck von der unmittelbaren Umgebung herzustellen. Stereokamera-Systeme könnten – insbesondere aufgrund ihrer kleinen Bauweise – für den dreidimensionalen Eindruck im Rahmen der Kollisionsvermeidung von Drohnen einen wichtigen Beitrag leisten.
Rechenleistung ist begrenzt
Ein anderes und sogar gewichtigeres Problem bei der zuverlässigen Kollisionsvermeidung stellt die Analyse dieser Daten dar: Autonome Roboter wie Drohnen oder Multikopter sind in Sachen Ressourcen – etwa Prozessor, Arbeitsspeicher, Rechenleistung usw. – schon allein aufgrund ihres maximalen Payloads extrem begrenzt. Deshalb sind findige Entwickler und effektive Algorithmen zur Datenanalyse, Datenverarbeitung und Datenweitergabe für die Echtzeit-Erfassung und Ausführungszeit einer Kollisionsvermeidung ebenso wichtig.
Ohne spezielle Hardware zur Datenverarbeitung können herkömmliche Drohnen-Systeme mit einer Kollisionsvermeidung auf Basis von Bildinformationen kaum schneller als 10 bis 15 Kilometer pro Stunde fliegen. Doch die aktuelle Drohne von Andrew Barry erfasst mittels Stereokameras nicht die komplette Umgebung, sondern nur all das, was in Entfernungen von etwa 10 Meters liegt. Alles was näher oder weiter weg ist, spielt keine Rolle. Weil dadurch weniger Daten gesammelt werden, ist die Datenverarbeitung insgesamt schneller und die Drohne kann infolge dessen auch eine höhere Maximalgeschwindigkeit erreichen.
Bessere und effektivere Algorithmen
Insgesamt stellen die Forscher dennoch fest, dass das Anti-Kollisionssystem bei einer höheren Anzahl von Objekten (z.B. dicht bewachsener Wald) schnell überfordert ist. Auch auf Drifts und die mechanische Einwirkung durch Wind kann das System nur schwer reagieren. In Zukunft wollen die Entwickler noch bessere Algorithmen entwerfen, um höhere Geschwindigkeiten und eine zuverlässigere Kollisionsvermeidung zu entwickeln.
