Wissenschaftler der Delft University of Technology haben mit Bee-Nav eine Indoor-Navigation für Drohnen entwickelt, die sich an der Navigationstechnik von Honigbienen orientiert. Bee-Nav benötigt nur wenig technische Ressourcen, damit sich Schwärme von Drohnen in Innenräumen, etwa Gewächshäusern oder Industrieanlagen, selbstständig orientieren können.
Drohnen und Roboter greifen in Innenräumen, wo kein GPS verfügbar ist, zur Navigation oft auf detaillierte Karten der Umgebung zurück. Solche kartenbasierten Systeme benötigen jedoch auf den Drohnen und Robotern eine hohe Rechenleistung und eine Menge Speicherplatz. Für Mikrodrohnen eignen sich solche Systeme deshalb nicht, denn sie sind dann teuer und energieintensiv zu betreiben.
Die Forscher der Delft University of Technology haben deshalb ein System ersonnen, das mit weniger Rechenleistung und wenig Speicher auskommt und sich an der Navigation von Honigbienen orientiert. Die verfügen mit ihren winzigen Gehirnen lediglich über eine kleine Gedächtnisleistung verfügen. Zusammengefasst haben die Wissenschaftler ihre Forschungsergebnisse zu Bee-Nav in der Studie „Efficient robot navigation inspired by honeybee learning flights“, die im Magazin Nature erschienen ist.
Navigation mit Odometrie und visuellem Gedächtnis
Honigbienen orientieren sich unter anderem durch Odometrie. Anhand von visuellen Bewegungsinformationen schätzen sie ab, wie weit und in welche Richtung sie sich bewegt haben. Das Prinzip ähnelt einer Kombination aus Schrittzähler und Kompass. So können die Bienen wieder zu ihrem Bienenstock zurückfinden. Das Problem dabei: Die Odometrie unterliegt einem Drift, sodass die erfasste Entfernung und Richtung mit ansteigender Entfernung ungenauer wird. Deshalb nutzen Bienen zusätzlich ihr visuelles Gedächtnis, indem sie sich wichtige Orte, wie etwa die Umgebung ihres Bienenstocks, vorab einprägen.
Das geschieht in der Regel durch kleine Lernflüge in unmittelbarer Umgebung des Bienenstocks. Je stärker die Bienen mit ihrer Umgebung vertraut sind, desto weiter können sie sich vom Stock entfernen, finden aber trotzdem wieder zurück.
„Wir waren fasziniert von der Tatsache, dass Honigbienen weit von ihrem Zuhause entfernt auf verschlungenen Pfaden fliegen und dennoch fast geradlinig zurückkehren können“, sagt Guido de Croon, Professor für bioinspirierte KI für Drohnen an der Delft University.
Die Forscher fanden heraus, dass Bienen, je näher sie ihrem Stock kommen, stärker auf ihr visuelles Gedächtnis zurückgreifen, sich ansonsten weitgehend auf Odometrie verlassen.
Bee-Nav-System
Die Wissenschaftler bildeten dieses Navigationssystem künstlich für Drohnen nach. Dazu absolviert die Bee-Nav-Drohne einen kurzen Lernflug rund um ihr „Zuhause“. Dabei sammelt sie Panoramaaufnahmen der Umgebung. Ein neuronales Netzwerk lernt, diese Bilder zu verarbeiten, um daraus die Richtung und Entfernung zur Basis berechnen zu können.
Die Drohne weiß, ähnlich wie eine Biene, aber nicht immer, wo sich ihre Basis befindet. Sie kann aus der Entfernung etwa zu klein wahrgenommen werden oder von Bewuchs verdeckt sein. Die Forscher kompensierten das, indem sie das neuronale Netzwerk mit Odometrie-Schätzungen zu Entfernung und Richtung zur Basis trainierten. Dies reichte in Kombination mit der visuellen Navigation aus, um die Drohnen trotz des Drifts bei zunehmender Entfernung wieder zu ihrer Basis zurückkehren zu lassen. Bei vier Flügen, die von unterschiedlichen Punkten innerhalb des bekannten Gebiets starteten, kehrte die Drohne immer wieder erfolgreich zu ihrem Ausgangspunkt zurück. Das dabei genutzte neuronale Netzwerk zur Auswertung der Panoramabilder umfasste dabei lediglich 3,4 KByte. Die Drohne flog schneller in höherer Entfernung und wurde langsamer, je näher sie sich dem Ausgangspunkt näherte.
Die Wissenschaftler testeten die Drohnen in weiteren unbekannten Umgebungen im Innen- und Außenbereich. Die Innentests absolvierte die Drohne ohne Probleme. In einem Außentest im niederländischen Drohnen-Feldlabor „Unmanned Valley“ in Valkenburg überwand die Drohne eine Strecke von mehr als 600 m, kehrte trotzdem erfolgreich zu ihrer Basis zurück. Das dabei verwendete neuronale Netzwerk war jedoch mit 42 kByte etwas größer.
In windigen Umgebungen gelangt Bee-Nav jedoch an seine Grenze. Der Wind zwingt die Drohne dann in eine Schieflage, sodass die Bilder der Drohne nur eingeschränkt zur Navigation genutzt werden können. Entsprechend sank die Erfolgsquote bei Flügen in windiger Umgebung auf 70 Prozent.
Die Forscher nehmen an, dass die Technik beispielsweise in Gewächshäusern eingesetzt werden könnte. Die kleinen Drohnen könnten dort Pflanzen inspizieren und etwa Krankheiten und Schädlingsbefall frühzeitig erkennen. Das könnte dazu beitragen, den Pflanzenausschuss zu reduzieren.
(olb)
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