Die
Robotics and Perception Group des Institutes für Neuroinformatik und der Abteilung für Informatik der
Universität Zürich (UZH) hat in Zusammenarbeit mit dem schweizerischen Forschungskompetenzzentrums
NCCR Robotics einen selbstlernenden Algortihmus entwickelt, dank dem Drohnen in Zukunft selbständig und sicher in Städten navigieren können sollen. Dies ist nötig, weil die herkömmliche GPS-Navigation für den Einsatz in Städten nicht geeignet ist.
Dronet ist ein neuronales Netzwerk bestehend aus acht Ebenen, das für jedes von der Drohne aufgenommene Bild zwei Outputs berechnet: Zum einen erhält die Drohne einen Steuerungsvektor für die Navigation sowie eine Grösse für die Kollisionswahrscheinlichkeit mit anderen Objekten. Mit diesen Informationen ist die Drohne in der Lage, auch in engen Strassenzügen zu fliegen, ohne mit Hindernissen wie Fussgänger oder Fahrzeuge zu kollidieren. Trainiert wurde der selbstlernende Algorithmus mit Videoaufnahmen von Fahrten im Strassenverkehr. Die Technologie funktioniert laut dem Projektleiter Davide Scaramuzza, Professor für Robotik und Wahrnehmung an der UZH, selbst in geschlossenen Räumen wie Parkhäusern oder Bürogebäuden.
Noch ist der Algorithmus nicht ausgereift, aber dereinst soll Dronet in der Lage sein, Drohnen für die Lieferung von Paketen oder beispielsweise für Rettungseinsätze sicher durch Stadtgebiete zu steuern. Spannend an der Technologie ist, dass Dronet auch in Gebieten eingesetzt werden kann, die dem Algorithmus und der Drohne völlig unbekannt sind, da sich dieser lediglich an vordefinierten Regeln orientiert und nicht an geografischen Daten.
(luc)
