Autonomes Fliegen mit KI: Drohnen sind schon eine Weile in der Lage in ausreichender Positionsgenauigkeit GPS-Wegpunkte abzufliegen. Was passiert aber, wenn das notwendige GPS-Signal nicht zur Verfügung steht, wie es beispielsweise innerhalb von Gebäuden oder in Häuserschluchten der Fall ist? In so einer Situation können Sensoren und intelligente Algorithmen helfen.
Eine mögliche Lösung entwickeln Forscher in dem Projekt „Autodrohne in der Produktion“. Die Projektmitarbeitenden verwenden einen LiDAR-Sensor, der mittels Algorithmen aus dem Bereich des Tiefen Bestärkenden Lernens (Deep Reinforcement Learning, DRL) die Umgebung erfasst und interpretiert. Dabei wertet ein sogenannter Agent den erzeugten Datenstrom in Echtzeit aus, um basierend auf seinen Erfahrungen zu entscheiden, welches Manöver die Drohne als nächstes fliegen soll. Auftauchende Hindernisse werden auf diese Weise durch den LiDAR-Sensor erfasst und mit intelligenten KI-Algorithmen ausgewertet, sodass eine Entscheidung für ein Ausweichmanöver getroffen werden kann. Die Erfahrungswerte sammelt der Agent in einer Vielzahl von simulierten Trainingsläufen. Daraus lernt er sukzessive, wie eine kollisionsfreie Navigation ohne GPS-Signal durchgeführt werden kann.
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