Zum ersten Mal hat ein autonom fliegender Quadrotor zwei menschliche Piloten in einem Drohnenrennen übertroffen. Der Erfolg basiert auf einem neuartigen Algorithmus, der von Forschenden der Universität Zürich entwickelt wurde. Es berechnet zeitoptimale Flugbahnen, die die Grenzen der Drohnen vollständig berücksichtigen.
Um nützlich zu sein, müssen Drohnen schnell sein. Aufgrund ihrer begrenzten Batterielebensdauer müssen sie jede ihrer Aufgaben – die Suche nach Überlebenden an einem Katastrophenort, die Inspektion eines Gebäudes, die Lieferung von Fracht – in kürzester Zeit erledigen. Und sie müssen möglicherweise eine Reihe von Wegpunkten wie Fenstern, Räumen oder bestimmten Orten zur Inspektion durchlaufen und die beste Flugbahn und die richtige Beschleunigung oder Verzögerung in jedem Segment wählen.
Der Algorithmus übertrifft professionelle Piloten
Die besten menschlichen Drohnenpiloten können dies sehr gut und haben autonome Systeme im Drohnenrennen bisher immer übertroffen. Nun hat eine Forschungsgruppe der Universität Zürich (UZH) einen Algorithmus entwickelt, der die schnellste Flugbahn findet, um einen Quadrotor – eine Drohne mit vier Propellern – durch eine Reihe von Wegpunkten auf einer Schaltung. „Unsere Drohne hat auf einer experimentellen Rennstrecke die schnellste Runde zweier menschlicher Weltklasse-Piloten geschlagen“, so die Forscher.
Die Neuheit des Algorithmus besteht darin, dass er erstmals zeitoptimale Flugbahnen generiert, die die Grenzen der Drohnen vollständig berücksichtigen. Frühere Arbeiten beruhten auf Vereinfachungen entweder des Quadrotorsystems oder der Beschreibung der Flugbahn und waren daher suboptimal. Die Kernidee ist, dass unser Algorithmus der Drohne nur sagt, dass sie alle Wegpunkte passieren soll, aber nicht, wie oder wann dies geschieht.
Externe Kameras liefern Positionsinformationen in Echtzeit
Die Forscher ließen den Algorithmus und zwei menschliche Piloten den gleichen Quadrotor durch eine Rennstrecke fliegen. Sie setzten externe Kameras ein, um die Bewegung der Drohnen präzise zu erfassen und – im Fall der autonomen Drohne – dem Algorithmus Echtzeitinformationen darüber zu geben, wo sich die Drohne gerade befindet. Um einen fairen Vergleich zu gewährleisten, wurde den menschlichen Piloten vor dem Rennen die Möglichkeit gegeben, auf der Strecke zu trainieren. Aber der Algorithmus hat gewonnen: Alle seine Runden waren schneller als die menschlichen, und die Leistung war konstanter. Dies ist nicht überraschend, denn wenn der Algorithmus einmal die beste Flugbahn gefunden hat, kann er diese im Gegensatz zu menschlichen Piloten viele Male originalgetreu reproduzieren.
Vor kommerziellen Anwendungen muss der Algorithmus weniger rechenintensiv werden, da der Computer nun bis zu einer Stunde braucht, um die zeitoptimale Flugbahn der Drohne zu berechnen. Außerdem ist die Drohne derzeit auf externe Kameras angewiesen, um zu berechnen, wo sie sich gerade befindet. In zukünftigen Arbeiten wollen Wissenschaftler Onboard-Kameras verwenden. Aber die Demonstration, dass ein Autonom Drohnen prinzipiell schneller fliegen können als menschliche Piloten, ist vielversprechend. Dieser Algorithmus kann große Anwendungen bei der Paketzustellung mit Drohnen, Inspektion, Suche und Rettung und mehr haben.