Autonome Renndrohne weicht Hindernissen aus – bei 50 Sachen

Die üblichen Quadrocopter können in der Luft stehen bleiben, wenn die Umgebung unübersichtlich wird – Flugzeuge mit Tragflächen müssen ausweichen. Ein tollkühner autonomer Prototyp vom MIT beherrscht das virtuos.

In Pocket speichern vorlesen Druckansicht 83 Kommentare lesen
Autonome Drohne MIT

(Bild: Screenshot aus dem verlinkten Video)

Lesezeit: 2 Min.
Von
  • Peter König

Es erfordert schon einen sehr geübten Modellpiloten, einen Flieger mit 50 Stundenkilometern kollisionsfrei durch das Geäst von Bäumen zu steuern. Aber offenbar sind die vielen Trainingsflugstunden durch eine neuartige Bildverarbeitungssoftware und zwei Odroid-U2-Entwicklerboards an Bord ersetzbar: Zumindest scheint ein so aufgerüsteter autonom fliegender Prototyp vom Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT in Boston spielend seinen Weg durch die Bäume zu finden, deren Äste plötzlich vor seinem Kameraauge erscheinen.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

Mit Ihrer Zustimmmung wird hier ein externes Video (Kaltura Inc.) geladen.

Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (Kaltura Inc.) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.

Der PhD-Student Andrew J. Barry und sein Professor Russ Tedrake vom CSAIL haben zwei 8-Bit-Graustufen-Kameras mit einer Auflösung von 376 × 240 Pixel auf die beiden Tragflächen eines vorhandenen Nurflügler-Modells montiert. Dadurch statteten sie ihren Flieger vom Typ TBS Caipirinha mit Stereosicht aus. Eine selbst entwickelte spezielle Software für die Bildverarbeitung, die mittlerweile auf GitHub frei veröffentlicht wurde, analysiert die Videobilder in Echtzeit und soll dabei mit den 120 Frames pro Sekunde klarkommen, die die Kameras liefern.

Gängige Algorithmen für die 3D-Rekonstruktion aus Sterobildern untersuchen abweichende Pixel auf den Bildpaaren – die deuten auf Objekte im Nahbereich vor den Kameras hin. Während in der Folge normalerweise Hypothesen für verschiedene Distanzen zwischen Objekt und Kamera überprüft werden, beschränkt sich die Methode von Barry und Tedrake auf eine einzige Distanz – in den ersten Versuchen fünf Meter, für die Testflüge im Video wurde die Distanz offenbar auf zehn Meter gesteigert. Aus den identifizierten Objekten wird eine grobe Punktwolke berechnet und der Nurflügler kann gefährlichen Hindernissen ausweichen. Wo diese dann beim Weiterflug im 3D-Modell hinwandern, wird interpoliert (gekoppelt, würde der Navigator sagen). Dem Video nach zu urteilen, funktioniert das System robust – im Messerflug so eng an Ästen entlangzustechen, das muss man sich als Modellflieger erst mal trauen.

(pek)