Drohne orientiert sich mit bio-inspirierten Schnurrhaaren

Ein Forschungsteam der Delft University of Technology (TU Delft) hat eine Methode auf Grundlage künstlicher Schnurrhaare entwickelt, mit der autonome Drohnen Hindernisse in dunkler und nebliger Umgebung erkennen und so umfliegen können. Der Einsatz von teuren, großen und energieintensiven Sensoren in kleineren Drohnen kann so entfallen. Drohnen können ihre Umgebung so mittels sanfter Berührungen erkunden.

Besonders bei kleinen Drohnen kommt es auf jedes Gramm an. Kameras und Sensoren wie Lidar und Entfernungsmesser zur Erfassung der Umgebung erhöhen das Gewicht, benötigen eine hohe On-Board-Rechenleistung und erhöhen den Energieverbrauch. Zugleich werden solche kleinen Drohnen aber dazu benötigt, um sie etwa bei Rettungsmissionen in Gebäuden einsetzen zu können. Dabei müssen sie Hindernisse selbstständig erkennen können, wie etwa bei Einsätzen in brennenden Gebäuden mit Sichteinschränkungen durch Rauch.

Umgebungen ertasten mit künstlichen Schnurrhaaren

Die Wissenschaftler der TU Delft haben sich gedacht, dass Drohnen ihre Umgebung auch erfühlen können – ähnlich wie Nagetiere über ihre Tasthaare, die Vibrissen. Bei einer Berührung geben sie den Tieren ein taktiles Feedback zu ihrer Umgebung. So können sie sich etwa auch in der Dunkelheit orientieren.

Die Forscher haben diese Schnurrhaare nachgebaut. Jedes künstliche Haar ist an seiner Basis mit drei Mini-Drucksensoren ausgestattet. Mit ihnen können Berührungen dreidimensional erfasst werden. Das Tasthaar biegt sich beim Kontakt mit einem Hindernis. Die dabei entstehenden Druckänderungen geben Aufschluss über Tiefe und Position des Hindernisses im Raum. Große Rechen- und Speicherressourcen werden dafür nicht benötigt. Es reicht ein Mikrocontroller mit 192 KByte Speicher aus, um die Signale auswerten zu können. Die Drohne ist dadurch in der Lage, Hindernisse zu erkennen, die Oberflächen eines Hindernisses zu verfolgen und eine taktile Kartierung der Umgebung vorzunehmen.

Die Herausforderung für die Wissenschaftler bestand darin, nur die wirklichen Tastsignale zu erkennen. Denn die Rotoren der Drohne können durch den Luftstrom die Berührungssignale verfälschen. Den Forschern gelang es, die von den Turbulenzen erzeugten falschen Signale in Echtzeit zu erfassen und zu filtern, sodass lediglich reale Tastsignale zur Auswertung der Berührungsinformationen übrig bleiben. Die gesamte Wahrnehmungspipeline laufe lokal und benötige lediglich 34 KByte Speicher, schreiben die Wissenschaftler in der Studie „Whisker-based tactile flight for tiny drones“, die in Nature Communications erschienen ist.

Die Forscher testeten eine mit dem System ausgestattete Drohne in Laborversuchen. Sie konnte Hindernisse mit starren als auch weichen Oberflächenstrukturen erkennen und ihnen folgen. Das klappte auch bei völliger Dunkelheit, sodass die Drohne in geschlossenen Räumen etwa die Wände verfolgen konnte. So kann die Drohne etwa auch Raumausgänge ohne den Einsatz optischer Sensoren finden. Zudem ist sie in der Lage, die Tastinformationen aufzuzeichnen, um daraus taktile Karten einer unbekannten Umgebung zu erstellen.