Drohnentechnologie: Aktuelle und zukünftige Trends

Die einfache Handhabung, nur wenige mechanische Teile und die hohe Akzeptanz in der Bevölkerung sorgen dafür, dass diese Plattform am häufigsten verwendet wird. Die Kompaktheit der neuesten Quadrocopter geht einher mit beeindruckenden Sensorpaketen. Bei jedem Einsatz vor Ort kann so jetzt ganz einfach eine Drohne mitgeführt werden. Die gleichen Entwicklungen, die Drohnen kompakter machen, ermöglichen es größeren Multirotoren, längere Strecken zu fliegen und mehr Material zu transportieren. Wir nähern uns der im Feld getesteten Flugzeit von einer Stunde für elektrische Multirotoren mit einer Payload, wobei größere Fluggeräte häufig 40–45 Minuten erreichen.

Wenn die Reichweite die Priorität ist, eignen sich Drohnen mit Tragflächen am besten. Wenn Sie die Einfachheit eines Flugzeugs mit der Komplexität und dem Nutzen eines Multirotors kombinieren, erhalten Sie VTOL-Plattformen. Diese kombinieren die Flugzeit eines Starrflüglers mit der Einfachheit des Startens und Landens eines Multirotors. Die Vector-Drohne von Quantum Systems zum Beispiel ist eine große Flugzeugzelle mit einer hohen Payload-Kapazität, die sich in eine VTOL-Plattform verwandeln lässt, indem die Motoren an den Flügeln gedreht werden, um zwischen Vertikal- und Vorwärtsflug zu wechseln. Die WingtraOne Gen II, die auf dem Drohnenrumpf abhebt und landet, kippt in die Horizontale, sobald sie die gewünschte Höhe erreicht hat. Unabhängig von der VTOL-Konstruktion schätzen die Benutzer den Vorteil, dass Drohnenflüge in Bereichen möglich sind, die für herkömmliche Flugzeuge nicht zu erreichen sind.

Bisher lag die Standardbildgröße bei 12 Megapixeln, heute gelten 20 Megapixel als das absolute Minimum für die meisten Anwendungsfälle. Größere Plattformen sind mit RGB-Sensoren mit 40, 60 und sogar 100 Megapixeln ausgestattet. Dies ermöglicht effizientere Flugbahnen, da die Drohne nicht so nah an das Motiv heranfliegen muss, um die gleiche Auflösung bzw. die gleiche Bodenpixelgröße (Ground Sample Distance, GSD) zu erhalten. Das bedeutet weniger Flugbahnen, eine größere Flughöhe und weniger aufgenommene Bilder.

Ähnlich wie ihre RGB-Entsprechungen sind diese Sensoren kostengünstiger und leichter geworden und verfügen über eine höhere Auflösung. Überraschenderweise werden diese Sensoren dennoch nur relativ selten eingesetzt. Dies kann unterschiedliche Gründe haben. Im Gegensatz zu einer RGB-Kamera erfordert die präzise Verwendung von Multispektralsensoren einen zusätzlichen manuellen Schritt zur Kalibrierung der Bilder. Dies beschränkt den Markt möglicherweise auf den landwirtschaftlichen Sektor, der mit diesem Verfahren besser vertraut ist. Außerdem gibt es nur sehr wenige Plug-and-Play-Multispektralpakete für die gängigsten Flugzeugplattformen. Die Anzahl der Pakete nimmt zwar stetig zu, jedoch langsamer als erwartet.

Seit dem ersten Einsatz von Drohnen arbeiten Unternehmen daran, Drohnen mit LIDAR-Systemen auszustatten. Die beiden größten Herausforderungen stellten dabei das Sensorgewicht und die Genauigkeit der inertiale Messeinheiten (Inertial Measurement Unit, IMU) dar. Diese beiden Probleme wurden unlängst gelöst. Laserpulse können die Vegetation durchdringen und ermöglichen so ein genaueres digitales Oberflächenmodell (DSM). Dies führt allerdings zu der Herausforderung, die resultierenden Punktwolkendaten zu verwalten. Die Lösung für dieses Problem ist das Cloud-Management. Dieser Trend spiegelt den Übergang von der Luftbildkartenerstellung mit bemannten Flugzeugen zu LIDAR wider, bei dem ähnliche Herausforderungen jedoch in kürzerer Zeit gemeistert wurden.

In der Vergangenheit hatte jeder Drohnenhersteller sein eigenes Entwicklungsteam für die Autopilot-Navigation und Flugzeugsteuerung. Inzwischen beauftragen die Hersteller von Drohnenhardware Autopilot-Firmen mit der Steuerung des Systems. Auterion ist ein solcher Hersteller und hat Skynode entwickelt, einen All-in-One-Autopiloten, der den autonomen Aspekt des Fluges übernimmt. Skynode verfügt außerdem über eine mobile Datenverbindung, die jede Drohne quasi in ein IoT-fähiges Gerät umwandelt.

Das U.S. Department of Defense (DoD) hat ein Verbot zur Nutzung chinesischer DJI-Drohnen durch das Ministerium verhängt. Daraufhin begann die Defense Innovation Unit (DIU) des Verteidigungsministeriums mit der Bewertung von Drohnenhardware und -software, die für den Einsatz zugelassen werden sollte. Auf der aktuellen Liste der DIU steht Hardware von Freefly, einem US-Drohnenhersteller, der seit Jahren Drohnen für Film und Fernsehen entwickelt und sich ebenfalls als zuverlässige Kartenerstellungsplattform erweist. 

Je größer die Sensoren werden und je mehr Daten sie enthalten, desto größer werden die digitalen Datasets. Die Verarbeitung von Datasets erfolgte bisher ausschließlich auf Desktop-Computern. Dieser Prozess verlagert sich zunehmend zu einer cloudbasierten Verarbeitungsmethode. Die Desktop-Offline-Verarbeitung wird immer eine Rolle spielen – vor allem bei der schnellen Verarbeitung vor Ort für sofortige Entscheidungen. Die unverarbeiteten Daten werden dann in die Cloud übertragen, wo sie in höherer Auflösung und in größeren Datasets für den Rest der Organisation zur Verfügung stehen. Die Cloud kann die Verarbeitung automatisch skalieren, um den Anforderungen größerer Dateigrößen gerecht zu werden, und das Ergebnis an den Unternehmens-Workflow des Benutzers weitergeben.

Nehmen wir als Beispiel ein Katastrophenereignis – Drohnen sind oft die ersten Flugzeuge, die eingesetzt werden, um Daten vor Ort zu erfassen. Wenn keine Internetverbindung zur Verfügung steht, werden den Notfallhelfern durch die lokale schnelle Verarbeitung relevante Informationen bereitgestellt, damit sie die ersten wichtigen Entscheidungen treffen können. Wenn die Geräte später online gehen, werden die unverarbeiteten Daten in die Cloud hochgeladen, wo sie zu größeren Datasets verarbeitet werden. Die Projektbeteiligten können diese Datasets online analysieren, ohne sie vorher auf einen anderen Computer übertragen zu müssen.

Die Umwandlung von unverarbeiteten Bildern in 2D- und 3D-Datasets wird immer Zeit in Anspruch nehmen, interessant ist jedoch die Entwicklung der Echtzeit- oder echtzeitnahen Datenanalyse. FMV ist eine Technologie, die ursprünglich vom Militär für Videos mit Metadaten entwickelt wurde, die mithilfe von speziellen (und teuren) Gimbals aufgenommen werden. Da die Kosten für diese Sensoren sinken, wird die Erfassung von FMV-Daten einfacher und kostengünstiger.

Wenn Sie über ein Sensorpaket verfügen, das FMV-Daten unterstützt, wie z. B. Quantum-Systems Vector, können Sie FMV per Livestream in ein geographisches Informationssystem (GIS) wie ArcGIS Pro übertragen. Wenn Sie eine kostengünstige Drohne verwenden, die von der Esri App Site Scan Flight for ArcGIS unterstützt wird, können Sie Videodateien direkt von der Drohne abrufen und angereicherte Videos per Drag-and-Drop wiedergeben.

Da die Menge an Informationen aus Drohnenaufnahmen zunimmt, ist es wichtiger denn je, maschinelles Lernen zu nutzen, um Objekte und Probleme zu identifizieren. Die Voraussetzungen für die erfolgreiche Identifizierung sind Trainingsdaten, hochauflösende Eingabeinformationen und Rechenleistung. All diese Faktoren werden durch die aktuellen Hardware- und Softwaretrends weiter verbessert. KI kann mit unverarbeiteten Bildern und Videos von Drohnen sowie mit den 2D- und 3D-Ausgaben der Verarbeitungs-Engine trainiert werden.

Wenn Drohnen Teil des standardmäßigen Unternehmens-Workflows werden, werden sie wie Computer oder IoT-Geräte, jedoch auch wie Fahrzeuge verwaltet – mit den entsprechenden Vorschriften und Wartungsaufgaben sowie der Nachverfolgung von Flügen. Für die Nachverfolgung von Drohnenflügen gibt es verschiedene Lösungen, die besten Technologien erfassen diese Informationen jedoch automatisch, sodass die Benutzer ihre Arbeit ohne Unterbrechung durchführen können. In den USA zum Beispiel müssen Sie, wenn Sie innerhalb eines bestimmten Radius um einen Flughafen oder einen anderen kontrollierten Luftraum fliegen, eine Genehmigung bei der Federal Aviation Administration (FAA) beantragen. Airspace Link ist ein Unternehmen, das diesen Prozess automatisiert, indem es als autorisierter LAANC-Anbieter (Low Altitude Authorization and Notification Capability) entsprechende Anfragen direkt an die FAA sendet. In der Site Scan Flight-App von Esri können sich Benutzer bei einem kostenlosen Airspace Link-Konto anmelden und diese Autorisierung beantragen.