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Mithilfe einer Spezialkamera lassen UZH-Forschende Drohnen auch bei schlechten Lichtbedingungen und bei schnellen Manövern sicher fliegen. Dies eröffnet den Drohnenflügen neue Anwendungen – zum Beispiel bei der Suche nach Vermissten in der Dämmerung oder bei Morgengrauen.
Um sicher fliegen zu können, müssen Drohnen immer ihre genaue Position kennen und sich orientieren können. Kommerzielle Drohnen nutzen dazu ein GPS-System – was besonders innerhalb von Gebäuden und in städtischen Gegenden nicht ganz zuverlässig ist. Ausserdem funktionieren die herkömmlich eingebauten Kameras nur bei guten Lichtverhältnissen und reduzierten Geschwindigkeiten, weil sonst die Fotos durch die Bewegung unscharf werden und von den Bildverarbeitungsalgorithmen nicht erkannt werden. Um dieses Problem zu lösen, verwenden professionelle Drohnen meist teure und sperrige Laserscanner als Sensoren.
Verbindung zwischen Künstlicher Intelligenz und Robotik
Eine Forschergruppe der Universität Zürich und des Schweizer Forschungskonsortiums NCCR Robotics hat nun eine Alternative entwickelt, damit Drohnen bei unterschiedlichsten Umgebungsbedingungen fliegen können. Dank einer Spezialkamera, die dem menschlichen Auge nachempfunden ist, verliert die Drohne auch bei schnellen Bewegungen nicht die Orientierung und kann im Dunkeln mehr sehen als mit herkömmlichen Kameras. «Dieses Forschungsprojekt verbindet als erstes seiner Art künstliche Intelligenz mit Robotik. Damit können Drohnen bald sehr viel autonomer und schneller fliegen als bisher, besonders auch bei schlechten Lichtverhältnissen», sagt Prof. Davide Scaramuzza, Leiter der UZH-Forschungsgruppe «Robotics and Perception». Er und sein Team programmierten bereits Drohnen so, dass sie mithilfe der eingebauten Kamera auf die Position im Raum schliessen konnten.
Kamera erfasst Veränderungen in der Helligkeit für jedes Pixel
Diese sogenannten «Event»-Kameras wurden von der UZH und der ETH gemeinsam entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Kameras erfassen «Event»-Kameras nicht das gesamte Bild gleichzei-tig, sondern individuelle Veränderungen in der Helligkeitsstufe jedes einzelnen Pixels. So wird das Bild auch bei schnellen Bewegungen und bei schlechtem Umgebungslicht scharf. Die UZH-Forschenden entwickelten zudem eine neue Software, um die Daten der Event-Kamera effizient zu verarbeiten und autonome Flüge mit höheren Geschwindigkeiten und bei schlechterem Licht zu er-möglichen.
Mit «Event»-Kameras bestückte Drohnen können zusammen mit der entwickelten Software Rettungsteams in Situationen unterstützen, in denen herkömmliche Drohnen überfordert sind – zum Beispiel bei der Suche und der Bergung bei schlechten Lichtverhältnissen in der Abend- oder Morgendämme-rung. Die Drohnen sind auch schneller am Zielort im Katastrophengebiet, um Überlebende schneller orten zu können.
Prototyp für die Zukunft
«Es steht noch viel Arbeit bevor, bis diese Drohnen wirklich genutzt werden können. Die für den Versuch benutzte Kamera ist ein früher Prototyp und wir müssen beweisen, dass unsere Software auch ausserhalb des Labors funktioniert», erklärt PhD-Student Henri Rebecq. Und Professor Scaramuzza ergänzt: «Wir denken, dass wir es schaffen werden. Unsere bisherigen Versuche haben bereits ge-zeigt, dass die Kombination einer Standard- mit einer Event-Kamera das System exakter und zuverlässiger macht.»
Literatur:
Antoni Rosinol Vidal, Henri Rebecq, Timo Horstschaefer, Davide Scaramuzza. Hybrid, Frame and Event-based Visual Inertial Odometry for Robust, Autonomous Navigation of Quadrotors. IEEE Robotics and Automation Letters, September 19, 2017.
http://www.media.uzh.ch/de/medienmitteilungen/2017/Drohnen-im-Dunkeln.html
Drohne mit einer «Event»-Kamera bestückt. Bild: UZH
Source: Bild: UZH
So sieht die «Event»-Kamera: Sie erfasst für jedes Pixel Veränderungen in der Helligkeit.
Source: Bild: UZH
Criteria of this press release:
Journalists
Electrical engineering, Information technology, Mechanical engineering, Traffic / transport
transregional, national
Research results
German
Drohne mit einer «Event»-Kamera bestückt. Bild: UZH
Source: Bild: UZH
So sieht die «Event»-Kamera: Sie erfasst für jedes Pixel Veränderungen in der Helligkeit.
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