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So machen Sie UAVs vollständig autonom
Unbemannte Luftfahrzeuge (kurz UAVs) haben sich als militärisches Werkzeug bewährt. Aber die meisten UAVs sind nicht wirklich autonom: Sie werden von einem menschlichen Controller vom Boden aus ferngesteuert.
Um wirklich autonom zu werden, müssen UAVs viel besser darin werden, Hindernisse zu erkennen und rechtzeitig zu reagieren, um eine Kollision zu vermeiden. Dies wird besonders wichtig sein, wenn sie jemals im gewerblichen Bereich operieren sollen.
Sanjiv Singh , Professor und Forscher an der Carnegie Mellon University, hat ein neues System entwickelt, das UAVs dabei hilft.
Da die meisten UAVs ziemlich klein und leicht sind, können sie nicht die schweren, energiehungrigen Sensoren tragen, mit denen größere Flugzeuge andere Flugzeuge erkennen können. Also Singh und Student Debadeepta Dey einen Algorithmus entwickelt, der eine gewöhnliche Kamera und mehrere Softwareprogramme verwendet, um potenzielle Hindernisse zu erkennen.
Ihr Sense-and-Avoid-System funktioniert über ein breites Sichtfeld (bis zu fünf Kilometer entfernt) und bei einer Vielzahl von Wetterbedingungen. Dazu findet es kontrastierende Punkte in einem Videobild (z. B. einen dunklen Fleck vor weißen Wolken) und verfolgt diese, um die Bewegung zu bestimmen.
Im Video unten skizziert das System sich bewegende Objekte in Rot, beispielsweise eine Ebene (gekennzeichnet durch den grünen Kasten). Es identifiziert auch die charakteristische Bewegung von Staub – und nicht ein fliegendes Hindernis – auf dem Objektiv (blau).
Klicken Sie hier, um eine größere Version des Videos zu sehen.
Wir haben bewiesen, dass die Verwendung von passiven Sensoren für unbemannte Luftfahrzeuge eine sehr reale Möglichkeit ist, und dies wird sich mit etwas mehr Zeit und Reife zu einer einsetzbaren Standardtechnologie entwickeln, sagt Dey, der Details des Systems auf der Internationale Konferenz für Feld- und Servicerobotik gestern.
Das Sense-and-Aid-System kann ein kleines, zweisitziges Flugzeug aus acht Kilometer Entfernung erkennen, sagt Dey. Bisher haben er und Singh es mit echten Flugzeugen vom Boden aus getestet. Derzeit gibt es einige falsch positive Ergebnisse (z. B. Identifizierung von Fehlern als Flugzeuge), aber die Forscher planen, einen Lidar-Sensor an die Kamera zu koppeln, um sie zu verbessern. Durch das Abprallen eines Laserstrahls vom Hindernis misst das Lidar seine Entfernung, um festzustellen, ob es sich wirklich um ein Flugzeug auf Kollisionskurs oder nur um ein Insekt handelt, das mitfährt.