Der PhD-Student Andrew Barry hat im Rahmen seiner Forschungsarbeit einen neuen Algorithmus entwickelt, der es einem Nurflüger / Delta-Wing erlaubt, völlig autonom und im Tiefflug zwischen Hindernissen hindurch zu manövrieren – und das bei einer Geschwindigkeit von knapp 50 km/h.
Als Basis des Forschungsprojektes diente ein Caipirinha Delta-Wing von Team Black Sheep (ein Nurflügler), welcher speziell für den FPV-Flug entworfen wurde. Ausgestattet mit zwei Kameras, eine an jeder Flügelspitze, ist das Modell so in der Lage, selbstständig seinen Weg durch die Natur zu finden.
Andrew Barry ist Mitarbeiter am MIT im Fachbereich für Computerwissenschaften und künstliche Intelligenz (CSNAIL) und hat das Ergebnis seiner Forschung, den vollständigen Sourcecode, unter einer OpenSource Lizenz für jederman verfügbar gemacht.
Der neue Algorithmus geht bei der Berechnung andere Wege, in dem er sich nicht auf den konventionellen „depth of field“-Ansatz verlässt, bei dem das Kamerabild über mehere Distanzstufen hinweg nach Hindernissen durchsucht und somit eine virtuelle Karte der Umwelt erzeugt wird. Grund dafür ist die Geschwindigkeit des Fluggerätes, welche mit diesem herkömmlichen Ansatz der Bildverarbeitung bei nur circa 6 Meilen pro Stunde liegt.
Barry stellte unterdessen fest, das bei der relativ hohen Geschwindigkeit der TBS Caipirinha* Nurflügler von knapp 30 Meilen pro Stunde (ca. 48 km/h), sich die Umwelt zwischen den einzelnen Kamerabilder nicht sonderlich stark ändert. Dank einer Framerate von 120 Bildern pro Sekunde untersucht der Algorithmus die Umgebung der Drohne* so nur auf eine Distanzstufe von 10 Metern.
In dem nur dieser überschaubare Horizont mit jedem neuen Bild analysiert und etwaige Hindernisse daraus berechnet werden müssen, wird die nötige Rechenleistung stark beschränkt. Nicht durch die Kameras gelieferte Informationen, die für die Schätzung des Flugpfades nötig sind, erhält der Algorithmus aus den Beschleunigungs- und Lagesensoren des Flugcontrollers*.
