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Drohnenschwärme umfliegen Hindernisse ohne Zusammenstoss
In der Menge liegt die Kraft. Das gilt nicht nur für Menschen, sondern auch für Drohnen. Wenn sie im Schwarm fliegen, können sie grössere Gebiete abdecken und eine grössere Bandbreite an Daten sammeln, da jede Drohne mit unterschiedlichen Sensoren ausgestattet werden kann.
Verhindern, dass Drohnen kollidieren
Ein Grund, warum Drohnenschwärme noch nicht häufiger eingesetzt werden, ist das Risiko einer Blockade innerhalb des Schwarms. Studien über die kollektive Bewegung von Tieren zeigen, dass jedes Individuum seine Bewegungen mit den anderen koordiniert und seine Flugbahn anzupasst, um beispielsweise einen Sicherheitsabstand einzuhalten oder eine Bewegungsrichtung einzuhalten.
«Wenn in einem Drohnenschwarm eine Drohne ihre Flugbahn ändert, um einem Hindernis auszuweichen, synchronisieren ihre Nachbarinnen automatisch ihre Bewegungen entsprechend», sagt Dario Floreano, Professor an der EPFL-Fakultät für Ingenieurwissenschaft und Technologie, «aber das führt oft dazu, dass der Schwarm langsamer wird, es einen Stillstand innerhalb des Schwarms oder sogar Kollisionen gibt.»
Nicht nur reagieren, sondern auch vorhersagen
Enrica Soria, eine Doktorandin am Laboratoire des Systèmes Intelligents (LIS), hat eine neue Methode entwickelt, um dieses Problem zu umgehen: ein prädiktives Steuermodell. Dieses ermöglicht es den Drohnen, nicht nur auf andere im Schwarm zu reagieren, sondern auch ihre eigenen Bewegungen zu antizipieren und die ihrer Nachbarinnen vorherzusagen: «Unser Modell gibt den Drohnen die Möglichkeit, zu erkennen, wann eine Nachbarin langsamer wird, was bedeutet, dass die Verlangsamung weniger Auswirkungen auf ihren eigenen Flug hat», sagt Soria. Das Modell funktioniert, indem lokal kontrollierte, einfache Regeln einprogrammiert werden, wie z. B. ein Mindestabstand zwischen den einzelnen Drohnen, der eingehalten werden muss, eine bestimmte Geschwindigkeit, die eingehalten werden muss, oder eine bestimmte Richtung, der gefolgt werden muss. Sorias Arbeit wurde gerade veröffentlicht in Natur Maschine Intelligence.
Mit Sorias Modell sind Drohnen viel weniger abhängig von Befehlen, die von einem zentralen Computer ausgegeben werden. Drohnen in Lichtshows zum Beispiel bekommen ihre Anweisungen von einem Computer, der die Flugbahn jeder einzelnen berechnet, um eine Kollision zu vermeiden: «Aber mit unserem Modell werden die Drohnen anhand lokaler Informationen gesteuert und können ihre Flugbahn autonom ändern», so Soria.
Ein von der Natur inspiriertes Modell
Tests am LIS zeigen, dass Sorias System die Geschwindigkeit, Ordnung und Sicherheit von Drohnenschwärmen in Gebieten mit vielen Hindernissen verbessert. «Wir wissen noch nicht, ob oder inwieweit Tiere in der Lage sind, die Bewegungen der Menschen um sie herum vorherzusagen», sagt Floreano. «Aber Biologiefachleute haben kürzlich vorgeschlagen, dass die synchronisierten Richtungsänderungen, die in einigen grossen Gruppen beobachtet werden, eine anspruchsvollere kognitive Fähigkeit erfordern, als bisher angenommen wurde.»