Ultraschallsensoren lassen Drohnen wie Fledermäuse navigieren
Eine Drohne orientiert sich über Ultraschall-Sensoren und der Auswertung des Echos. Das ist weniger energieintensiv als herkömmliche Verfahren.
(Bild: WPI)
Ein Ingenieursteam des Worcester Polytechnic Institute (WPI) hat eine Mini-Drohne mit Ultraschallsensoren und einer Künstlichen Intelligenz (KI) ausgerüstet, die dadurch mit geringem Energie- und Rechenaufwand bei schlechten Sichtbedingungen wie Dunkelheit, Nebel oder Rauch autonom navigieren kann, ohne dabei anzuecken. Die Drohne könnte etwa bei Such- und Rettungsaktionen in engen Gebäuden eingesetzt werden.
Fledermäuse haben die Forscher des WPI dazu inspiriert, ein einfacheres Navigationssystem für Drohnen zu entwickeln, das zusätzlich bei schwierigen Sichtbedingungen funktioniert und nicht nur auf energieintensiven teuren Lidar-Sensoren, Radar und Kameras basiert, die die Drohnen zudem schwerer machen.
Kleinere Fledermäuse, wie etwa die Schweinsnasenfledermaus, wiegen weniger als 2 g. Sie orientieren sich in dunklen, feuchten und staubigen Höhlen, indem sie kurze Zirplaute aussenden und deren schwaches Echo mit wenigen Neuronen empfangen, sagt Nitin J. Sanket, Professor am Institut für Robotik des WPI. Darauf baut das Navigationssystem von Sanket und seinen Mitstreitern auf.
In der etwa in der Diagonale 16 cm messenden Quadrokopterdrohne, die rund 460 g wiegt, haben die Wissenschaftler zwei winzige Ultraschallsensoren des Typs TDK InvenSense ICU30201 eingebaut, wie sie in der Studie „Milliwatt ultrasound for navigation in visually degraded environments on palm-sized aerial robots“ schreiben, die in Science Robotics erschienen ist. Die beiden Sensoren werden mit einem Teensy 4.1 Mikrocontroller synchronisiert.
Empfohlener redaktioneller Inhalt
Mit Ihrer Zustimmung wird hier ein externes YouTube-Video (Google Ireland Limited) geladen.
Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (Google Ireland Limited) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.
Ultraschall-Echo erkennen und auswerten
Die Forscher mussten jedoch, um die akustischen Sensoren zuverlässig zur Navigation verwenden zu können, die Echosignale der Ultraschallsensoren aus dem Propellerlärm der Drohne herausfiltern. Zunächst statteten sie die Drohne mit einer akustischen Abschirmung aus. Um dann das schwache Ultraschall-Echosignalmuster auswerten zu können, trainierten die Forscher eine KI mittels Deep Learning, die das eingehende Echo, ähnlich wie Fledermäuse es tun, interpretiert, um Hindernisse zu erkennen. Zur Signalabgabe und zur Datenauswertung für die Navigation verwendeten die Forscher ein Google Coral Mini Entwicklerboard mit Mendel GNU/Linux 5 als Betriebssystem, die Autonomiesoftware läuft unter dem Robot Operation System 2 Humble.
Die Software wertet die Daten aus und berechnet über Navigationsalgorithmen die Flugbahn mit den nötigen Steuersignalen. Die werden dann über ein MAVLink-Protokoll an den Flugcontroller der Drohne gesendet. Das geschehe in Echtzeit mit einem geringen Energieaufwand. Dadurch könne der 4S-Lithium-Ionen-Akku mit 850 mA klein und die Drohne insgesamt leicht gehalten werden. Die Leistung des verwendeten kleinen Akkus reicht für eine Flugzeit von etwa fünf Minuten.
Die Forscher führten mit der Drohne verschiedene Tests im Labor und im Feld durch. Im Labor musste die Drohne in der Dunkelheit schwarzen Hindernissen ausweichen und einen Hindernisparcours im Nebel und bei simuliertem Schneefall vollständig autonom bewältigen. In Feldtests durchflog sie einen Wald mit dünnen Bäumen mit kleinen Ästen.
Die Wissenschaftler der WPI führten insgesamt 180 Tests durch. Die Drohne erreichte dabei eine Erfolgsquote von 72 Prozent. Bei geringeren Geschwindigkeiten von 1 m/s war die Erfolgsquote höher (100 Prozent) als bei höheren Geschwindigkeiten (81,61 Prozent bei 1,5 m/s und 72,73 Prozent bei 2 m/s). Dabei erwiesen sich dünne Metallstangen und besonders kleine Zweige als nur schwer zu erkennende Hindernisse. Beide Hindernisse reflektieren die Ultraschallsignale nur sehr schwach, was zu einer niedrigeren Erkennungsleistung führt.
Videos by heise
Neben einer zuverlässigeren Erkennungsleistung müsse nun die Batterielaufzeit der Fledermaus-Drohne weiter erhöht werden, denn bei realen Such- und Rettungsaktionen könnten wenige Sekunden mehr Flugzeit über Leben und Tod eines Überlebenden entscheiden, sagt Sanket.
(olb)
