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09.01.2015

12:04 Uhr

Forschung

Drohnen lernen sehen

Damit Drohnen für zivile Zwecke eingesetzt werden können, müssen sie Hindernissen zuverlässig ausweichen können. Dazu werden derzeit verschiedene Ansätze erforscht. Einige sind kurios, andere vielversprechend.

Die Drohne " Inspire 1" der Firma DJI auf der "Unveiled-Veranstaltung" im Rahmen der CES (Consumer Electronics Show). dpa

Die Drohne " Inspire 1" der Firma DJI auf der "Unveiled-Veranstaltung" im Rahmen der CES (Consumer Electronics Show).

Corpus ChristiDie Technik für Drohnen ist mittlerweile so weit entwickelt, dass selbst ein Hobbyflieger die unbemannten Objekte mit seinem Smartphone steuern kann. Doch bislang ist es niemandem gelungen, ein funktionierendes System zu entwickeln, mit dem die Drohnen Hindernisse wie Häuser, Bäume, Fußgänger oder andere Drohnen erkennen und ihnen ausweichen können.

Grundsätzlich gibt es die benötigte Technik. Passagierflugzeuge etwa können andere Flugzeuge im Himmel orten und die Piloten vor Berggipfeln auf der Route warnen. Das Problem ist, solche Systeme klein, leicht und vor allem billig genug zu machen, damit sie bei Drohnen eingesetzt werden können.

Der Hersteller militärischer Drohnen, Aurora Flight Sciences mit Sitz im US-Staat Virginia, baut auf den Einsatz von Echolot. Dabei werden Schallwellen ausgesendet und von etwaigen Hindernissen reflektiert - das gleiche System, mit dem sich auch Fledermäuse in der Dunkelheit orientieren. Andere Firmen arbeiten mit optischen Sensoren, um Kollisionen zu vermeiden. Doch diese Systeme haben Probleme bei Dunkelheit oder Nebel.

In aller Welt versuchen deswegen Forscher und Ingenieure, sowohl an Universitäten wie auch in Firmen, dieses Problem zu überwinden. In den USA wird der größte Teil der Arbeit an sechs von der Regierung genehmigten Testgeländen abgewickelt, die alle mit Universitäten verbunden sind. Die Gelände gehören zu den derzeit wenigen Orten in dem Land, wo die Drohnen legal getestet werden dürfen.

„Das ist derzeit ein großer Sandkasten“, sagt Ahmed Mahdy, Professor für Computerwissenschaften an der Texas A&M Universität in Corpus Christi. Einer seiner Studenten beschäftigt sich etwa damit, was passiert, wenn eine Drohne notlanden muss.

Seine Lösung kombiniert Bilderkennung mit Software für die Verfolgung der Fluggeräte. Dabei sollen Drohnen ein großes H in einem Kreis erkennen, mit dem Hubschrauberlandeplätze gekennzeichnet sind und diese im Notfall anfliegen.

Doch selbst wenn Drohnen in einigen Situationen selbstständig fliegen können, wird bei vielen Anwendungen weiter ein menschlicher Pilot notwendig sein. In Maydys Unterrichtsraum - einem lagerhausähnlichen Labor - können Studenten Möglichkeiten testen, um den Piloten ihre Aufgabe zu erleichtern.

Einer experimentiert mit Gehirnwellen, um die Flieger zu steuern. Doch das erfordert großen Aufwand. Der Pilot muss sehr gut trainiert sein, sich vollständig auf den Flug und die Steuerkommandos konzentrieren und ermüdet davon sehr schnell.

Eine Kamera für den Einsatz an einer Drohne. dpa

Eine Kamera für den Einsatz an einer Drohne.

Student Amiz D'Austri hat ein Headset für die Augen entwickelt, um die Drohne zu kontrollieren. Es sieht aus wie eine Skibrille mit kleinen TV-Bildschirmen vor den Augen, die normalerweise verwendet werden, um Videospielern ein noch realistischeres Spielerlebnis zu verschaffen. D'Austri hat zudem eine Kamera an der Drohne installiert und kann durch die Brille sehen, was sich in der Flugbahn der Drohne abspielt.

Ein paar Tische weiter experimentiert Schüler Christopher Rios mit Google Glass, der Google-Computer-Brille. „Okay, Brille, starten“, sagt er und die kleine Drohne mit den vier Rotoren hebt ab. Rios neigt seinen Kopf leicht nach vorne - und die Drohne nähert sich.

Dann legt er den Kopf nach links - und die Drohne fliegt nach links. Der kleine Bildschirm in der Brille zeigt ihm dabei Livebilder von der Kamera der Drohne. Dann wird Rios mutiger: „Okay, Brille, kippen.“ Die Drohne stellt sich auf den Kopf. Und dann mit drei Worten: „Okay, Brille, landen.“ Der Flug ist vorbei.


Von

ap

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