Weitläufige Anlagen mit verschlungenen Leitungssystemen, engen Zwischenräumen und vielen Hindernissen: Industriegelände sind oft hochkomplex aufgebaut – dort ein Gasleck an einem Stellrad oder Verbindungsstück zu finden, ist eine knifflige Aufgabe. Bisher müssen sich dazu Menschen mit Spürgeräten auf die Suche machen. Das Auffinden der Gasquelle kann dabei viel Zeit in Anspruch nehmen und ist möglicherweise gefährlich. Diese Aufgabe von einem Roboter erledigen zu lassen, war bisher jedoch schwierig. Denn künstliche Sensoren können nur schlecht Änderungen der Gaskonzentration erkennen. Außerdem waren bisherige Roboter oder Drohnen mit entsprechender Ausrüstung vergleichsweise groß, was ihren Einsatz in komplexen Umgebungen einschränkte.
Alternative: Mehrere kleine Einheiten
So kamen die Forscher um Guido de Croon von der Technischen Universität Delft auf die Idee, statt eines einzelnen autonomen Suchgeräts viele kleine Einheiten einzusetzen, die gemeinsam die Leistung erbringen. “Wir sind überzeugt, dass Schwärme von winzigen Drohnen ein vielversprechender Weg für die autonome Lokalisierung von Gasquellen sind. Denn die geringe Größe ermöglicht es ihnen, auch unter beengten Verhältnissen zu fliegen und komplexe Umgebungen dreidimensional zu erkunden”, sagt de Croon. Außerdem ermöglicht es der Einsatz der unterschiedlich positionierten Einheiten besser, Konzentrationsgefälle zu erfassen, um die Gasquelle schließlich aufzuspüren, sagen die Wissenschaftler.
Die Herausforderung bei der Entwicklung ihrer nur zwölf Zentimeter breiten und 37,5 Gramm schweren Schnüffel-Schwarm-Drohnen war es, sie mit allen nötigen Komponenten sowie einer künstlichen Intelligenz zur autonomen Navigation und Kommunikation auszustatten. Die Begrenzungen schlossen dabei Systeme aus, wie sie etwa bei selbstfahrenden Autos eingesetzt werden. Stattdessen suchten sich die Wissenschaftler Inspiration in der Natur.
“Tatsächlich gibt es zahlreiche biologische Beispiele für eine erfolgreiche Navigation und Geruchsquellenlokalisierung bei stark beschränkten Kapazitäten”, sagt Co-Autor Bart Duisterhof. “Denken Sie nur daran, wie Fruchtfliegen mit ihren winzigen Gehirnen von nur etwa 100.000 Neuronen zielsicher die Bananen in Ihrer Küche lokalisieren. Obwohl wir diese Verhaltensweisen nicht direkt kopieren konnten, haben wir ihnen ähnlich einfache Verhaltensweisen beigebracht, um die Aufgabe zu bewältigen”, erklärt Duisterhof. Neben dem Suchverhalten von Insekten ließen sich die Wissenschaftler auch vom Verhalten von Vogelschwärmen beim Design ihres Systems inspirieren.
Bio-inspirierte künstliche Intelligenz
Wie sie erklären, wird das grundsätzliche Verhalten der Drohnen dabei von einem speziellen Algorithmus bestimmt, den sie als “Sniffy Bug” bezeichnen. Solange keine der Einheiten Gas wahrgenommen hat, verteilen sich die Quadrocopter so weit wie möglich über die Umgebung, wobei sie Hindernissen und sich gegenseitig ausweichen. Wenn eine der Drohnen an ihrem Standort dann allerdings Gas wahrnimmt, sorgt ein weiterer Algorithmus für das Kollektivverhalten: Die Drohnen kommunizieren miteinander und stimmen sich ab, um die Gasquelle schließlich systematisch einzukreisen. Dabei muss eine einzelne Drohne nur die jeweilige Gaskonzentration messen, nicht aber den Gaskonzentrationsgradienten oder die Windrichtung erfassen.
