Drone Swarm Obstacle Avoidance – Kollisionsfreie Navigation von Micro-Drohnen

Zusammenfassung

Die am AerodrOHM eingesetzten Micro-Drohnen (Crazyflies) verfügen über keine ausgeprägte Onboard-Sensorik zur Umgebungswahrnehmung. Um dennoch eine sichere Interaktion mit Personen im Flugraum zu ermöglichen, soll eine externe 3D-Kamera in der Nähe des Schwarms installiert werden. Das Ziel ist ein System, das Personen im gemeinsamen Flugraum zuverlässig erkennt und den Schwarm so steuert, dass die Drohnen automatisch ausweichen und Raum freigeben.

Im ersten Schritt soll die 3D-Kamera in eine ROS-basierte Systemarchitektur eingebunden werden. Die gewonnenen Punktwolkendaten müssen gefiltert, vorverarbeitet und in ein geeignetes Koordinatensystem transformiert werden. Ein zentraler Aspekt ist die Klassifikation der erfassten Objekte: Das System muss zuverlässig zwischen Personen und den Drohnen selbst unterscheiden können. Hierfür kommen Verfahren der Segmentierung und Objekterkennung auf 3D-Daten in Frage, etwa clusterbasierte Ansätze oder lernende Verfahren.

Aufbauend auf der Personenerkennung soll ein reaktives Schwarmverhalten entwickelt werden, das eine sichere Koexistenz im gemeinsamen Raum gewährleistet. Dazu gehört die Definition von Sicherheitszonen um erkannte Personen, die dynamische Anpassung der Flugbahnen sowie die Koordination der Ausweichmanöver innerhalb des Schwarms, sodass auch Kollisionen zwischen den Drohnen vermieden werden. Die praktische Erprobung findet im Flugraum des AerodrOHM statt.

Prof. Dr. Christian Pfitzner

Professor für Mobile Robotik

Professor für Mobile Robotik an der TH Nürnberg Georg Simon Ohm, Fakultät efi. Leiter des TTZ Nürnberger Land. Forschungsschwerpunkte in autonomer Navigation, Drohnentechnologie und Sensorfusion.