Drohnen lernen von Autos und Velos

Wenn Drohnen von Autos und Velos lernen

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Teaserbild-Quelle: UZH
Selbständige Drohnen

Dank einem an der Universität Zürich (UHZ) entwickelten Algorithmus können Drohnen völlig selbständig entlang der Strassen einer Stadt fliegen und sogar Hindernissen ausweichen. Gelernt hat der Algorithmus anhand von Autos und Velos.

Die Drohne lernt durch Autos und Velos das autonome Navigieren
Quelle: 
UZH

Die Drohne lernt durch Autos und Velos das autonome Navigieren

DroNet ist der Name des von UZH-Forschenden und dem nationalen Forschungskompetenzzentrums NCCR Robotics entwickelten Algorithmus, der es Drohnen ermöglicht, völlig selbständig entlang von Strassen und in Gebäuden zu fliegen. Als Vorbild dienten dabei die Verkehrsregeln und als Lernbeispiel die Fahrweise von Rad- und Autofahrern.

Normale kommerzielle Drohnen nutzten bis anhin GPS zur Navigation in grosser Höhe. In Zukunft sollen sie aber auch selbständig fliegen und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können, wie die UHZ in einer Mitteilung schreibt. Die Entwicklung wurde als schnelles Residualnetzwerk mit acht Ebenen aufgebaut und erzeugt für jedes empfangene Bild zwei Outputs: Einen zur Navigation und Umfliegen von Hindernissen, und einen für die Kollisionswahrscheinlichkeit und zur Reaktion auf gefährliche Situationen. Davide Scaramuzza, Professor für Robotik und Wahrnehmung der UHZ erklärt: «DroNet erkennt statische und dynamische Hindernisse und reduziert das Tempo, um Zusammenstösse zu vermeiden.» Damit sei man dem grossen Ziel nähergekommen, selbständig navigierende Drohnen in den Alltag zu integrieren.

Autos und Fahrräder als Lernbeispiel

Anstatt Sensoren, nutzt die Drohne der Forscher eine normale Kamera und den leistungsstarken Algorithmus für künstliche Intelligenz, um die Situationen auszuwerten. Letzterer besteht aus einem sogenannten «Deep Neural Network», einem Computeralgorithmus, der lernt , komplexe Aufgaben anhand zahlreicher Trainingsbeispiele zu lösen.

Zu den grössten Herausforderungen dieses Lernens gehört unter anderem, tausende solcher Trainingsbeispiele zu sammeln. Für die benötigten Daten hat das Forschungsteam Fahrten in städtischen Umgebungen von Autos und Fahrrädern gesammelt. Durch die Imitation der Fahrer habe die Drohne dann automatisch gelernt, die Verkehrsregeln einzuhalten. Die Forscher konnten dabei auch aufzeigen, dass sich die Drohne sogar in Gebäuden wie Parkhäusern oder Bürofluren zurechtfand – obwohl sie dafür nie trainiert wurde.

Mit der Studie könne Potenzial für Überwachungsaufgaben oder Paketlieferungen in belebter Umgebung sowie für Rettungseinsätze gezeigt werden, wie die UHZ weiter schreibt. Jedoch warnt das Forschungsteam vor übertriebener Erwartung: Es müssen noch viele technologische Probleme gelöst werden, bevor die Drohnen zum Einsatz kommen könnten. (pb/mgt)