Eine der vielen Möglichkeiten, wie Forscher daran arbeiten, die Leistung autonomer Drohnen zu verbessern, besteht darin, sie in ihren Rennen mit Menschen konkurrieren zu lassen. Es erfordert ein gewisses Maß an Geschick, um einen winzigen Quadcopter auf engstem Raum mit unglaublicher Geschwindigkeit zu steuern, und durch die Entwicklung von Algorithmen, die diese Fähigkeiten übertreffen, können wir eine Generation von Drohnen mit unglaublichen Fähigkeiten schaffen. Wissenschaftler der Universität Zürich behaupten, dass sie dank eines neuen Algorithmus, der eine Flugbahn mit großer Effizienz bauen kann, genau das geschafft haben.
In nur wenigen Jahren hat sich das Drohnenrennen von einem unterirdischen Hobby von Flugbegeisterten zu einem professionellen Sport entwickelt, und zu den Organisationen, die dieses hohe Wettbewerbsniveau fördern, gehört die Drone Racing League. In der Saison 2019 haben die Veranstalter erstmals einen speziellen Wettbewerb für autonome Drohnenentwickler ausgeschrieben, die ihre bemannten Flugzeuge um bedeutende Geldpreise gegeneinander antreten lassen konnten.
Die an der Universität Delft entwickelte Drohne belegte beim ersten Qualifikationswettbewerb den ersten Platz und bewies, dass sie 12 % schneller ist als die nächstschnellste autonome Drohne in dieser Kategorie. Aber in einer speziellen Bonusrunde konnte er es nicht mit dem menschlichen Profipiloten Gabriel „Gab707“ Kocher aufnehmen und landete 5 Sekunden hinter seinem Kollegen.
Jetzt, weniger als zwei Jahre später, behaupten Forschende der Universität Zürich, diese Lücke geschlossen zu haben, wenn auch unter völlig anderen Bedingungen und mit einigen Einschränkungen. Sie sagen, dass frühere Algorithmen für autonome Drohnen darauf basierten, entweder das Quadcopter-System oder die Flugbahn selbst zu vereinfachen. Der neue Algorithmus verbessert diese, indem er die Einschränkungen der Drohne genauer berücksichtigt und „zeitoptimale Trajektorien“ berechnet, die an verschiedenen Punkten der Strecke mit der richtigen Geschwindigkeit beschleunigen und verzögern.
Das Team bewies den Wert seines neuen Algorithmus, indem es damit einen Quadcopter auf einer Rennstrecke navigierte. Mithilfe externer Kameras wurde die Bewegung der Drohne erfasst und ihr in Echtzeit Informationen über ihren Standort bereitgestellt, die dann den Algorithmus in Zukunft informieren. Die Steuerung des Quadcopters wurde dann an zwei professionelle Drohnen-Rennpiloten übergeben, die vorab Zeit zum Üben auf der Strecke erhielten.
Alle Runden, die der Algorithmus absolvierte, waren schneller als die der menschlichen Piloten, und die Leistung war stabiler, weil er nach der Bestimmung des optimalen Pfads entlang der Route diese zuverlässig wiederholen konnte. Wissenschaftler sprechen, dass dies das erste Mal ist, dass ein autonomer Quadcopter menschliche Piloten in einem Drohnenrennen schlägt, aber es wird eine Weile dauern, bis die Drone Racing League gegen einen Computer verliert.
Das liegt daran, dass der Algorithmus nicht nur auf externe Kameras zurückgreift, um seinen Standort auf der Route zu messen, sondern auch etwa eine Stunde Rechenzeit benötigt, um die zeitlich optimale Trajektorie zu berechnen. Dies sind zwei Faktoren, die die Wissenschaftler angehen wollen, bevor der Algorithmus seinen Weg zur kommerziellen Nutzung findet: die Reduzierung der Rechenanforderungen des Algorithmus und die Möglichkeit, sich auf Bordkameras zu verlassen.
Aber der Algorithmus ist immer noch ein bedeutender Fortschritt für die Technologie und könnte sich für Drohnen als nützlich erweisen, die für eine Vielzahl von Anwendungen entwickelt wurden. Egal, ob sie Such- und Rettungsaktionen durchführen, Gebäude inspizieren oder Fracht ausliefern, das Ziel ist, dass sie dies mit großer Geschwindigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit tun.
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