Autonome Drohne für die Fabrikplanung

Eine Drohne, die in unbekannten Innenräumen autonom fliegen kann, haben Forschende am Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) im Projekt „Autodrohne in der Produktion” entwickelt.

Laut der Webseite des Projektes soll die “Autodrohne” in Zukunft die Datenerfassung bei Fabrikplanungsprozessen deutlich schneller und mit weniger Personalaufwand durchführen. Die Drohne fliegt autonom durch einen Indoor-Bereich und erstellt automatisiert und selbstständig ein virtuelles Modell, welches als Grundlage für Projekte in der Fabrikplanung dienen kann.

GPS im Innenbereich nicht möglich

Da ein GPS-Signal kaum in Gebäude eindringen kann, funktioniert GPS nur unter freiem Himmel gut. In geschlossenen Räumen würde ein sogenanntes unbemanntes Luftfahrtsystem (engl. Unmanned Aircraft System, UAS) außer Kontrolle geraten und abstürzen. Soll also eine Drohne im Innenbereich fliegen ist eine völlig neue Art der Navigation notwendig. Seit Oktober 2020 hat das IPH im Projekt “Autodrohne in der Produktion” eine Indoor-Navigation entwickelt und den Prototypen einer autonom fliegenden Indoor-Drohne gebaut.

Prinzip der Computermaus

Nach dem Prinzip einer Computermaus funktioniert die Indoor-Navigation. Eine Kamera die auf den Boden gerichtet ist und ein Optical-Flow-Modul bestimmen die Position der “Autodrohne”. Dadurch wird stets die relative Abweichung zur Ausgangsposition erkannt. Zusätzlich sorgt die Inertial-Measurement-Unit (IMU) für Flugstabilität, in dem sie unter anderem die Beschleunigung und Orientierung während des Fluges misst.

Navigation in unbekannten Räumen

Die Drohne ist mit einem LiDAR-Sensor ausgestattet, um automatisiert Kollisionen zu vermeiden. Dieser Laser-Scanner erkennt Hindernisse und verhindert somit, dass die Drohne gegen Wände, Maschinen oder Regale fliegt.

Unmittelbar nach dem Start ist dem Bordcomputer nur die unmittelbare Umgebung bekannt. Erst während des Fluges wird der Raum Stück für Stück erkundet und in einem 3D-Raster eine Karte erstellt und kontinuierlich erweitert.

Zwei Algorithmen zur Erkundung

Zwei Algorithmen helfen dabei, dass die Erkundung eines Raumes systematisch abläuft: Der A*-Algorithmus zur Planung von Wegstrecken sowie ein selbst entwickelter Punktwolkenfilter zur Identifizierung von Randbereichen und Unterscheidung zwischen festen Grenzen und offenen Rändern. Der Punktwolkenfilter legt einen Punkt am offenen Rand als Zielposition fest und der A*-Algorithmus plant die Route dorthin. Ist die Zielposition erreicht wird ein neuer Punkt festgelegt - so lange bis im Randbereich der Karte nur noch feste Grenzen wie Wände, Regale oder Maschinen befinden. Das erstellte 3D-Modell kann anschließend als Grundlage für Fabrikplarnungsprojekte dienen.

Wissenschaftliche Arbeit ausgezeichnet

Projektleiter Andreas Seel erhielt für seine Forschungsarbeit die Auszeichnung “Certificate of Best Paper” bei der Iccar Conference 2022. Er beschreibt in seiner Arbeit „Deep Reinforcement Learning based UAV for Indoor Navigation and Exploration in Unknown Environments“ das Prinzip der Indoor-Navigation und den Ansatz des Bestärkenden Lernens (Deep Reinforcment Learning) welcher die Drohne dazu befähigt automatisiert Entscheidungen zu treffen. Die Veröffentlichung ist hier zu finden: https://ieeexplore.ieee.org/document/9782602

Sicherer Drohnenflug

Während im Forschungsumfeld der autonome Drohnenflug in Innenräumen funktioniert, müssen für den industriellen Einsatz einige Hürden überwunden werden.

Gefahren die durch die Drohne entstehen können ohne weiteres reduziert werden. Beispielsweise lässt sich die Gefahr eines Akku-Brandes durch die richtige Wartung und Lagerung minimieren. Schnittverletzungen durch die Rotoren lassen sich durch einen Propellerschutz verhindern.

Die größte Hürde, auf die das Team vom IPH gestoßen ist stellt die elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) einiger Sensoren dar. In Industrieumgebungen lassen sich solche elektromagnetischen Störungen nicht verhindern. Elektromotoren von Maschinen oder Gabelstaplern, stromdurchflossene Leiter, größere Metallansammlungen – all das kann die Navigationsfähigkeit der Drohne einschränken und im schlimmsten Fall zum Absturz führen. Bis zur Marktreife von industrietauglichen, autonom fliegenden und sicheren Indoor-Drohnen ist daher noch weitere Forschung und Entwicklung notwendig.