Künstliche Intelligenz Drohnen fliegen autonom in komplexen Umgebungen

Redakteur: Dr. Anna-Lena Gutberlet

Eine Software ermöglicht es Drohnen, Waldwege selbstständig zu erkennen und anspruchsvolles Gelände autonom zu durchfliegen. Mit den neuen Drohnen können in Wäldern und Berggebieten vermisste Personen so schneller gefunden und gerettet werden.

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Drohnen suchen selbständig auf Waldwegen nach Vermissten.
Drohnen suchen selbständig auf Waldwegen nach Vermissten.
(Bild: UZH, USI, SUPSI)

Jedes Jahr verlaufen sich tausende von Menschen in Wäldern und Berggebieten. Alleine in der Schweiz gibt es jährlich 1000 Notrufe von Wanderern, die sich verletzt haben oder vom Weg abgekommen sind. Drohnen können Rettungskräfte effizient ergänzen, sie sind in großer Zahl einsetzbar, sind kostengünstig und können sofort reagieren, was die Reaktionszeit und das Risiko einer Verletzung für die Vermissten und das Rettungsteam verkleinert.

Eine Gruppe von Forschern von der Universität Zürich, der Universität der italienischen Schweiz sowie der Fachhochschule Südschweiz haben eine auf künstlicher Intelligenz basierte Software entwickelt, die es einem kleinen Quadrocopter ermöglicht, Waldwege zu erkennen und ihnen selbständig zu folgen.

Das autonome Fliegen innerhalb von komplexen Umgebungen ist eine Herausforderung für Wissenschaftler und Ingenieure. Flugroboter wie Drohnen müssen ihre Umgebung nicht nur selbstständig erkennen, sondern im Rahmen einer autonomen Steuerung auch mit entsprechenden Ausweichmanövern reagieren.

"Während Drohnen, die in großer Höhe fliegen, schon heute kommerziell genutzt werden, ist das autonome Fliegen in komplexen Umgebungen, etwa in dichten Wäldern, noch nicht möglich. In solchen Umgebungen kann jeder noch so kleine Fehler einen Absturz zur Folge haben. Roboter brauchen darum ein leistungsfähiges Gehirn, um die komplexe Welt, die sie umgibt, zu verstehen", sagt Prof. Davide Scaramuzza von der Universität Zürich.

Die Drohne der Forscher nimmt ihre Umgebung mit Hilfe von zwei kleinen Kameras, ähnlich jener in Smartphones, wahr. Anstelle von komplizierten und teuren Sensoren macht ihre Drohne von künstlicher Intelligenz Gebrauch, um vom Menschen gemachte Wege in den Kamerabildern zu erkennen.

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Wenn ein Pfad erkannt wird, steuert die Software die Drohne in die entsprechende Richtung. "Für einen Computer ist es extrem schwierig, ein Bild einer komplexen Umgebung wie zum Beispiel einem Wald zu verarbeiten", sagt Dr. Alessandro Giusti vom Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (SUPSI). "Manchmal scheitern sogar Menschen, den Pfad auf dem Bild zu finden."

Treffsicher dank lernfähigem Netzwerk

Die Forscher lösten das Problem mit Hilfe eines sogenannten tiefen neuronalen Netzwerks (Deep Neural Network, kurz: DNN). Dieser Computer-Algorithmus lernt anhand von vielen Übungsbeispielen komplexe Aufgaben zu lösen, ähnlich wie das menschliche Gehirn aus Erfahrung lernt.

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Um genügend Daten für das Training des Algorithmus zu sammeln, wanderte das Team mehrere Stunden auf verschiedenen Wanderwegen in den Schweizer Alpen. Dabei zeichnete es mit am Helm befestigten Kameras mehr als zwanzigtausend Bilder von Wanderwegen auf.

Der Aufwand hat sich gelohnt: Als das neuronale Netzwerk auf einem ihm unbekannten Pfad getestet wurde, fand es in 85 Prozent aller Fälle die korrekte Richtung des Weges. Zum Vergleich: Menschen lagen bei der identischen Fragestellung in 82 Prozent aller Fälle richtig.

Prof. Juergen Schmidhuber, wissenschaftlicher Direktor am SUPSI sagt: "Unsere Forschungsgruppe entwickelt seit den frühen 1990er-Jahren DNN. Heute werden die Methoden unseres Labors nicht nur für viele alltägliche Anwendungen wie etwa für die Spracherkennung auf Smartphones verwendet, sondern auch für kleine und leichte Roboter wie Drohnen. Die kommenden Jahre werden eine Explosion von DNN-Anwendungen in der Robotik bringen."

Das Forschungsergebnis sei eine Premiere im Gebiet der künstlichen Intelligenz und der Robotik. Das Forscherteam betont allerdings, dass noch viel Arbeit nötig ist, bis eine komplett autonome Flotte von Robotern Wälder nach vermissten Personen durchschwärmt.

Prof. Luca Maria Gambardella, Direktor des SUPSI in Lugano meint dazu: "Viele technische Herausforderungen müssen noch bewältigt werden, bis die anspruchsvollsten Anwendungen Realität werden. Aber kleine fliegende Roboter sind unglaublich vielseitig und die Forschung auf diesem Gebiet schreitet rasant voran. Eines Tages werden Roboter mit menschlichen Rettungskräften zusammenarbeiten, um unser Leben sicherer zu machen".

Das Forschungsprojekt wurde vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF) unterstützt – dem National Center of Competence in Research (NCCR) Robotik.

Originalveröffentlichung:

Alessandro Giusti et al.: A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots. IEEE Robotics and Automation Letters. February 9, 2015. Doi: 10.1109/LRA.2015.2509024

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