Ein in der Schweiz entwickelter Algorithmus soll Drohnen dem Ziel, selbstständigem Navigieren zwischen Gebäuden und im Stadtverkehr näher bringen. Wissenschafter der Universität Zürich und des nationalen Forschungskompetenzzentrums NCCR Robotics haben den Algorithmus Dronet entwickelt, der Drohnen sicher durch die Strassen einer Stadt lenkt. Aufgebaut ist Dronet als schnelles Residualnetzwerk mit acht Ebenen, wie die Universität Zürich mitteilte.
Das Netzwerk erzeugt für jedes Eingangsbild zwei Outputs: einen für die Navigation, um Hindernisse zu umfliegen, und einen für die Kollisionswahrscheinlichkeit, um gefährliche Situationen zu erkennen und darauf reagieren zu können. So unterscheidet DroNet statische und dynamische Hindernisse und verlangsamt das Tempo, um Zusammenstösse zu vermeiden. Statt komplizierter Sensoren nutzt die Drohne der Schweizer Forscher eine normale Kamera und einen sehr leistungsstarken Algorithmus für künstliche Intelligenz, der die beobachteten Situationen auswertet.
Der Algorithmus besteht aus einem sogenannten "Deep Neural Network". Er lernt komplexe Aufgaben anhand von zahlreichen Trainingsbeispielen zu lösen. Eine der grössten Herausforderungen des "Deep Learning" ist es, mehrere tausend solcher Trainingsbeispiele zu sammeln. Das Forschungsteam trug Fahrten von Autos und Velos zusammen, die in städtischen Umgebungen navigierten und die Verkehrsregeln beachteten. Durch Imitation lernte die Drohne, automatisch diese Regeln einzuhalten.
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