Drohne lernt autonome Paketzustellung
Eine Paketdrohne navigiert autonom durch den wuseligen Stadtverkehr: Diese Vision von Onlinehändlern wie Amazon könnte bald Wirklichkeit werden. Die Logistikdrohne des US-Helikopterspezialisten Bell Textron hat ihren ersten autonomen Testflug schon mal erfolgreich absolviert.
Autonome Drohne der Universität Zürich: Dank künstlicher Intelligenz navigiert das Fluggerät sicher durch die Stadt.
Foto: Universität Zürich
Die Drohne von Bell fliegt unter dem Namen „Autonomous Pod Transport 70“ (APT 70)“ durch die Lüfte. Das elektrische Fluggerät soll in vergleichsweise hoher Geschwindigkeit Pakete zustellen. Der erste autonome Flug wurde laut dem Unternehmen erfolgreich absolviert. Weitere Tests laufen bis Ende des Jahres. Im ersten Quartal 2020 soll die autonome Drohne in den Logistikdienst des US-Konzerns eintreten. „Wir sind begeistert, diesen Meilenstein erreicht zu haben, und freuen uns darauf, diese Technologie für unsere Kunden weiter zu verbessern“, sagt Scott Drennan, Bell Textron VP Innovation.
Elektrische Drohne APT saust mit 160 km/h durch die Lüfte
Die Drohne APT 70 ist 2 Meter x 3 Meter groß und weist eine Spitzengeschwindigkeit von 160 km/h auf. Ganz schön schnell für eine kleine, autonome Drohne. Die Reichweite soll 30 Kilometer betragen. Laut Bell Textron ist das doppelt so schnell wie eine herkömmliche Multirotor-Drohne. Die Basis-Nutzlast beträgt 70 Pfund, das heißt 13,6 Kilogramm. „Die APT 70 ist darauf ausgelegt, verschiedene Aufgaben erfüllen zu können – von der Paketzustellung über kritische medizinische Transporte bis hin zur Katastrophenhilfe“, so Drennan.
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Kooperation mit japanischem Logistikspezialisten und der Nasa
Bell Textron kooperiert zur optimalen Entwicklung der APT 70 mit dem japanischen Logistikunternehmen Yamato. Bei gemeinsamen Tests wurde das Pakethandling demonstriert. Für 2019 sind weitere Testflüge auf einem Gelände nahe Forth Worth geplant.
Als ob das nicht schon genug wäre: Die Nasa schaltet sich auch ein. Mitte 2020 soll die APT 70 im Rahmen eines Nasa-Vertrags simulierte kommerzielle Missionen im US-Luftraum fliegen. Das Ziel: Die Drohne soll relativ schnell kommerziell abheben.
Kommerzielle Drohnen können dank GPS das Navigieren in großen Höhen ohne Verkehr bereits meistern. DHL macht es auf der oberbayerischen Winklmoosalm vor. Doch im Stadtverkehr sind sie 2019 noch hoffnungslos überfordert und würden zur Unfallgefahr. Ändern könnte das die künstliche Intelligenz DroNet, die Forscher der Universität Zürich entwickeln.
Künstliche Intelligenz lernt von Radfahrern
Herzstück von DroNet ist ein künstliches neuronales Netz, das ähnlich wie das menschliche Gehirn lernt. Die Forscher füttern diese künstliche Intelligenz (KI) mit tausenden Videos von Auto- und Fahrradfahrern, die sich im Straßenverkehr mustergültig verhalten. Mit der Zeit lernt der Algorithmus Verhaltensregeln abzuleiten – er versteht, wie man Straßen folgt, ohne in den Gegenverkehr zu geraten, und wie man rechtzeitig vor Hindernissen wie Fußgängern, Fahrzeugen und Baustellen anhält.
„Der Computeralgorithmus lernt, komplexe Aufgaben anhand von zahlreichen Trainingsbeispielen zu lösen“, erklärt Davide Scaramuzza, Professor für Robotik und Wahrnehmung der Universität Zürich. Das versetzt die Drohne in die Lage, im Straßenverkehr statische und dynamische Hindernisse zu umfliegen und das Tempo anzupassen – autonom wohlgemerkt. Teure Spezialsensoren sind dafür nicht nötig. Es reicht eine Smartphone-Kamera.
Drohne fliegt auch durch Parkhäuser und Büroflure
Die Feuertaufe hat die intelligente Drohne bereits bestanden. Laut Forschern kann sie nicht nur durch Straßen navigieren. Sie kann sich auch in Umgebungen zurechtfinden, die nicht Teil des Trainings waren – in Parkhäusern und Bürofluren beispielsweise. Gut möglich also, dass in naher Zukunft nicht nur Kollegen mit der Kaffeetasse durch die Flure schlendern, sondern auch Paketdrohnen umherschwirren.
„Mit diesem Algorithmus sind wir dem Ziel einen Schritt nähergekommen, selbstständig navigierende Drohnen in unseren Alltag zu integrieren“, ist Scaramuzza überzeugt. Übertriebene Erwartungen seien jedoch fehl am Platz, sagt Doktorand Antonio Loquercio. „Es müssen noch viele technologische Probleme gelöst werden, bevor die ehrgeizigen Anwendungen Realität werden können.“
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