Neues Drohnensystem ermöglicht Millisekunden-Reaktion auf Hindernisse und sicherere Flugbahnen

Echtzeit-Planung für Drohnen Nach einem Erdbeben könnten autonome Drohnen Rettungskräften dabei helfen, durch eingestürzte Gebäude zu fliegen, um Trümmer zu kartieren und Überlebende zu lokalisieren.

Die Navigation in solchen gefährlichen und unvorhersehbaren Umgebungen stellt jedoch eine große Herausforderung dar, da Drohnen Hindernisse schnell ausweichen müssen, ohne dabei die Flugstabilität zu verlieren. Ein Team aus dem MIT und der University of Pennsylvania hat ein neues System zur Flugbahnplanung entwickelt, das dieses Problem löst.

Die Technologie ermöglicht es UAVs, Hindernisse in Millisekunden zu erkennen und dabei glatte, effiziente Flugbahnen einzuhalten, die die Reisezeit verkürzen. Dies macht die Echtzeit-Navigation in komplexen Katastrophengebieten sicherer und zuverlässiger, so die MIT News.

MIGHTY ist ein neues Open-Source-System zur

MIGHTY ist ein neues Open-Source-System zur Flugbahnplanung, das UAVs dabei unterstützt, komplexe Umgebungen sicher und effizient in Echtzeit zu navigieren. Das System erzeugt glatte, hochwertige Flugbahnen und reagiert auf Hindernisse ausschließlich mit Bord-Sensoren und Rechenhardware.

Herkömmliche Open-Source-Planer für Flugbahnen beginnen in der Regel damit, eine feste Reisezeit zwischen zwei Punkten zu schätzen, bevor sie die beste Route berechnen. Zwar beschleunigt dieser Ansatz die Berechnung, er führt jedoch zu Einschränkungen in dynamischen Umgebungen.

Wenn sich ein Drohnen aufgrund längeren Weg begeben muss, kann dies dazu führen, dass sie ihre Geschwindigkeit stark erhöhen muss, um das vorgegebene Reisezeitziel einzuhalten, wodurch ihre Fähigkeit, auf plötzliche Gefahren sicher zu reagieren, beeinträchtigt wird.

Moegliche Anwendungen

MIGHTY löst dieses Problem, indem es Flugbahn und Reisezeit gleichzeitig optimiert, anstatt diese getrennt zu behandeln. Das System verwendet ein mathematisches Verfahren, das als Hermite-Spline bekannt ist, um glatte und präzise steuerbare Trajektorien zu erzeugen und dabei die Reisezeit zu minimieren.

Effiziente Trajektorienplanung Die gleichzeitige Berechnung sowohl der Flugbahn als auch der Zeitplanung führt in der Regel dazu, dass das System langsamer wird und in Echtzeit schwerer zu berechnen ist. Um dies zu lösen, erstellt MIGHTY zunächst eine grobe Flugbahn, anstatt ühren.

Anschließend verbessert es den Weg schrittweise und kontinuierlich unter Verwendung, die erzeugt werden. Dieser Ansatz verringert die Rechenlast und ermöglicht dem UAV, Hindernisse schnell zu erkennen, während gleichzeitig ein flüssiger und effizienter Flugverlauf beibehalten wird.

Das Team behauptet, der Ansatz reduziere

Das Team behauptet, der Ansatz reduziere den Rechenaufwand erheblich, sodass sich das UAV schnell an unbekannte Hindernisse anpassen kann, ohne externe Recheninfrastruktur zu benötigen, und dabei stabile, effiziente und flüssige Flugbahnen einhält.

In Simulationsversuchen hat das MIGHTY-System zur Flugbahnplanung Aufgaben mit nur etwa 90 Prozent der Rechenzeit abgeschlossen, die von führenden bestehenden Methoden erforderlich sind, und dabei die Ziele rund 15 Prozent schneller erreicht.

Das System wurde zudem an echten unbemannten Luftfahrzeugen erprobt, bei denen es Geschwindigkeiten 6,7 Metern pro Sekunde erreichte und alle Hindernisse auf seiner Flugbahn erfolgreich auswich.

Technik und Auswirkungen

Im Gegensatz zu vielen Trajektorienplanungssystemen, die auf mehrere Softwaremodule und teure proprietäre Solver angewiesen sind, integriert MIGHTY alle Funktionen in ein einzelnes System und ermöglicht so eine schnellere und effizientere Flugplanung ohne externe Werkzeuge.

Die Forscher betonen, dass das Open-Source-Design den Einsatz in realen Anwendungen wie Katastrophenhilfe, Inspektionen und autonomer Navigation in komplexen Umgebungen erleichtert, so MIT News.

Zukünftige Entwicklungspläne umfassen die Erweiterung des Systems zur gleichzeitigen Koordination mehrerer Roboter sowie weitere Flugversuche in schwierigen und unvorhersehbaren Umgebungen unter ständiger Verfeinerung der Plattform durch Feedback der Community. „Durch die gemeinsame Optimierung, Zeitplanung, Geschwindigkeit und Beschleunigung bei gleichzeitiger Beibehaltung der lokalen Trajektorienkontrolle gewährt MIGHTY Robotern mehr Freiheitsgrade, um in überfüllten Umgebungen schnell und dynamisch machbare Bewegungen zu berechnen", sagt Davide Scaramuzza, Professor und Leiter der Gruppe für Robotik und Wahrnehmung an der Universität Zürich, wie.