Facettenaugen für Drohnen

19. Juli 2016, 11:02 Uhr
Facettenaugen für Drohnen
Facettenaugen für Drohnen
Drohnen stehen nicht selten vor der Aufgabe, komplexe Objekte und Hindernisse in einer für den Menschen unzugänglichen Umgebung erkennen zu müssen. Es ist noch sehr viel Forschungs- und Entwicklungsarbeit notwendig, bis garantiert werden kann, dass Drohnen, die den Kontakt zum Piloten verloren haben, wieder von selbst zurückkehren können und nicht irgendwo hängen bleiben. Um das autonome Verhalten von Drohnen zu verbessern, müssen sie vor allem mit einem guten Sehvermögen ausgestattet werden, das aus Gründen der Gewichtsersparnis dazu auch noch möglichst wenig Energie und Rechenleistung benötigen darf.

Darius Merk, Physikstudent an der École polytechnique fédérale in Lausanne und passionierter Robotik-Forscher, schlug im Rahmen seiner Masterarbeit eine Lösung vor, zu der er durch das Studium von Insekten inspiriert wurde und mit der eine Drohne in selbständiger Weise jedes Hindernis umfliegen könnte. Die bei höheren Tieren wie auch beim Menschen vorliegende Methode des stereoskopischen Sehens mittels zweier Augen würde einen zusätzlichen Hardwareaufwand erfordern, der einer weiteren Miniaturisierung der Drohne im Wege stünde. Aus diesem Grunde propagiert Merk eine Kamera, die mit den bei Insekten vorhandenen Facettenaugen vergleichbar ist.

Ein Facettenauge registriert die Geschwindigkeit, mit dem sich die Bilder zweier benachbarter Facetten gegeneinander verschieben. Je niedriger diese Geschwindigkeit ist, desto weiter ist das Objekt entfernt. Um einen Rundum-Überblick zu gewährleisten, wird eine Kamera dieses Typs am vorderen, und eine am hinteren Ende der Drohne montiert. Da die Kamera nur eine geringe Rechenleistung erfordert, kann sie sehr klein gehalten werden. Die mit solchen „Augen“ ausgestatteten Drohen wären in der Lage, Hindernisse selbständig zu umgehen und aktuelle Kameradaten an den Piloten zu übermitteln und damit auch optimal für Rettungs- und Bergungseinsätze in unzugänglichen Umgebungen geeignet.
 
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