Drohnen lernen selbständig akrobatische Manöver

Dank einem Navigationsalgorithmus der UZH lernen Drohnen, selbstständig akrobatische Manöver auszuführen. Die autonomen Fluggeräte werden durch Simulationen so trainiert, dass sie schneller, wendiger und effizienter werden – auch bei normalen Such- und Rettungseinsätzen.

Ein Quadrokopter macht einen Matty Flip.
Ein Quadrokopter macht einen Matty Flip.
Quelle: Elia Kaufmann

Seit den Anfängen des Fliegens erproben Piloten die Grenzen ihrer Flugzeuge indem sie akrobatische Manöver fliegen. Dasselbe gilt auch für den Drohnenflug: In speziellen Wettbewerben bringen professionelle Piloten mit Akrobatik die Drohnen an ihre Limiten und perfektionieren gleichzeitig Kontrolle und Effizienz.

Grössere Effizienz und volle Geschwindigkeit

Ein Forscherteam der Universität Zürich hat zusammen mit dem Mikroprozessoren-Hersteller "Intel" einen Quadrokopter erstellt, der autonom lernen kann, akrobatische Figuren zu fliegen.

Obwohl ein "Power Loop" oder einen "Matty-Flip" bei einem herkömmlichen Drohneneinsatz kaum erforderlich sein wird, dürfte eine Drohne, die diese akrobatischen Manöver ausführen kann, viel effizienter sein: Sie kann hart an ihre physikalischen Grenzen gehen, ihre Wendigkeit und Geschwindigkeit voll ausnutzen und innerhalb ihrer Batterielebensdauer längere Strecken zurücklegen. 

Die Forschenden entwickelten den Navigationsalgorithmus, mit dem eine Drohne – einzig mit Sensorik und Berechnung an Bord ausgestattet – selbständig diverse Flugelemente ausführen kann.

Um die Effizienz des eigenen Algorithmus zu beweisen, flogen sie Manöver wie den "Power Loop", das "Barrel Roll" und den "Matty Flip", bei denen das Fluggerät sehr hohem Schub und extremen Winkelbeschleunigungen ausgesetzt ist. "Mit dieser Navigation haben wir eine weitere Stufe zur Integration autonomer Drohnen in unseren Alltag erreicht", sagt Davide Scaramuzza, Professor und Direktor der Gruppe für Robotik und Wahrnehmung an der Universität Zürich.

Simulationen fürs Training

Kern des neunen Algorithmus ist ein künstliches neuronales Netz, das die von der Bordkamera und der Trägheitssensoren gelieferten Inputs direkt in Steuerbefehle umsetzt. Trainiert wird dieses neuronale Netz ausschliesslich durch die Simulation von akrobatischen Manövern.

Dies hat mehrere Vorteile: Die Manöver lassen sich einfach durch Referenzflugbahnen simulieren und erfordern keine teuren physischen Testläufe. Das Training kann einfach skaliert werden und ist für den Quadrokopter völlig risikolos.

Ein paar wenige Stunden Simulationstraining genügen und der Quadrokopte ist einsatzbereit, ohne dass noch einmal eine Feinabstimmung mit realen Daten vorgenommen werden muss. Denn der Algorithmus abstrahiert die gelernten Inputs aus den Simulationen und überträgt sie auf die physische Welt. "Unser Algorithmus lernt akrobatische Manöver mit einer Genauigkeit zu fliegen, die mit dem Können von professionellen menschlichen Piloten vergleichbar ist", so Scaramuzza.

Schnelle Drohnen für den schnellen Einsatz

Die Forschenden räumen allerdings ein, dass Menschen immer noch im Vorteil sind: "Sie können unerwartete Situationen und Veränderungen in der Umwelt schnell interpretieren und sich rascher anpassen", sagt Scaramuzza. Dennoch ist er überzeugt, dass Drohnen bei Such- und Rettungsmissionen oder bei Lieferdiensten davon profitieren, grosse Entfernungen schnell und effizient zurücklegen zu können.

Verwandte Artikel

Entscheidungsunterstützung zur dynamischen ­Gefahrenabwehr bei Flügen mit Transportdrohnen

Entscheidungsunterstützung zur dynamischen ­Gefahrenabwehr bei Flügen mit Transportdrohnen

Ausgangslage und Problemstellung
Die Verwendung ziviler Drohnen zu Transportzwecken rückt immer stärker in die Realität.

Mit Luft­bild­kar­ten welt­weit hel­fen

Mit Luft­bild­kar­ten welt­weit hel­fen

Seit 2016 sind das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und die gemeinnützige Hilfsorganisation I.S.A.R. Germany Kooperationspartner.

ArGUS – Assistenz bei der situationsbewussten Abwehr von Gefahren durch UAS

ArGUS – Assistenz bei der situationsbewussten Abwehr von Gefahren durch UAS

Neben vielen sinnvollen Anwendungsfeldern für den Einsatz von Miniaturdrohnen der Mittelklasse werden in letzter Zeit vermehrt Missbrauchsfälle mit diesen Geräten verzeichnet. Die Chancen von Gegenmaßnahmen sind begrenzt. Umso wichtiger ist es,...

:

Photo

KI Gesetz

Obwohl die Künstliche Intelligenz erst seit ein paar Jahren eingesetzt wird, entstand sie im Grunde bereits im Jahr 1936. Damals wollte der Mathematiker Alan Turing herausfinden, ob Computer zur…

Photo

    Wir visualisieren Einsätze auf Ihrer Tafel

    Die Einsatzplanung ist eine der wichtigsten Arbeitsbereiche für alle Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben. Sie ermöglicht eine optimale Vorbereitung auf die Einsatzsituation und…