Diese Drohne orientiert sich nur über das Echo

Lidar-Sensoren, Kameras und Computer-Vision-Algorithmen – es braucht kostspielige Technologie, damit Drohnen selbstständig navigieren können. Zumindest dachte man das. Ein Forschungsteam der EPFL hat jedoch gezeigt, dass es auch günstiger geht. Und zwar nach dem Vorbild der Natur.

Die Forschenden liessen sich von Fledermäusen inspirieren. Diese nehmen ihre Umgebung vor allem über Echoortung wahr. Sie stossen Klicklaute im Ultraschallbereich aus und ihr empfindliches Gehör registriert den zurückprallenden Schall. Anhand des reflektierten Echos können Fledermäuse in Sekundenbruchteilen berechnen, was mehrere hundert Meter vor ihnen liegt. 

Die Crazyflie mit Fledermaus-Fähigkeiten

Nicht gleich, aber ähnlich verhält es sich mit der Drohne, welche die EPFL-Forschenden im Rahmen einer Machbarkeitsstudie modifiziert haben. Die ursprüngliche Drohne heisst Crazyflie – der schwedische Hersteller Bitcraze verkauft sie auch als Entwicklerplattform; die entsprechenden Baupläne und Programme sind Open Source. Die Version mit Echoortung taufte das Forschungsteam Crazybat. 

Das Gerät bekam einen piezoelektrischen Summer, vier kostengünstige Mikrofone und einen zusätzlichen Mikroprozessor, der die relevanten Informationen aus den Audiodaten extrahiert und an den Hauptprozessor sendet. Mehr Hardware brauchte es nicht, um die Drohne mit einem Echo-Ortungssystem auszustatten. 

Der Piezo-Buzzer sendet Audiosignale, die vier MEMS-Mikros zeichnen die Reflektionen der Summgeräusche auf und der Mikrocontroller berechnet ein Bild der Umgebung. (Source: bitcraze.io/author/frederike/)

Die Idee stammt von der Robotikforscherin Frederike Dümbgen. Gemeinsam mit vier weiteren Wissenschaftlern der Lausanner Hochschule, darunter EPFL-Präsident Martin Vetterli, publizierte sie die Ergebnisse in der Fachzeitschrift "IEEE Robotics and Automation Letters". 

Audiobasierte Navigation – auch für andere Robotik-Plattformen

Das Arbeiten mit Schallwellen sei ziemlich schwierig und unterscheide sich stark von den üblichen Techniken zur Erkennung von Umgebungsmerkmalen mit Kameras oder Laserscannern, schreibt Dümbgen in einem Blogbeitrag auf der Website von Bitcraze. "Dennoch glauben wir, dass der Ansatz eine interessante Alternative für Szenarien mit schlechten Sichtverhältnissen, begrenzter Rechenleistung oder Speicherplatz ist." Ein weiterer Vorteil der Echoortung ist, dass damit ausgestattete Drohnen in der Lage sind, Glaswände zentimetergenau zu orten, was mit einem Laser oder einer Kamera nur schwer möglich ist. 

Frederike Dümbgen hat an der EPFL doktoriert und forscht heute am Autonomous Space Robotics Lab der University of Toronto. (Source: EPFL)

Der ROS2-basierte Software-Stack für die audiobasierte Navigation ist via Github öffentlich zugänglich und nicht auf Crazybat respektive Crazyflie beschränkt, sondern auf andere Plattformen portierbar. Die Forschenden testeten das System auch mit einem e-Puck 2 – ein mobiler Miniroboter auf zwei Rädern. "Wir hoffen, dass andere Forschende dies als Ausgangspunkt nutzen, um die Grenzen der audiobasierten Navigation in der Robotik weiter zu verschieben", schreibt Dümbgen im Beitrag. 

Übrigens: Im Sommer 2022 testeten Forschende des Imperial College London und der Empa auf dem Zürichsee eine Drohne, die nicht nur fliegen, sondern auch tauchen kann. Lesen Sie hier mehr dazu.