Früherkennungssystem für gefährliche Drohnen
Australische Wissenschaftler lassen sich von den Gehirnstrukturen der Schwebfliege inspirieren
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UniSA-Professor Anthony Finn mit einer potenziell gefährlichen Drohne (Foto: unisa.edu.au) |
Adelaide (pte004/17.03.2022/06:05)
Forscher der Flinders University http://flinders.edu.au haben nach dem Vorbild des visuellen Filtersystems des Schwebfliegengehirns ein Früherkennungssystem für gefährliche Drohnen entwickelt. Damit, so die australischen Wissenschaftler, lassen sich die kleinen Flugobjekte im günstigsten Fall schon in einer Entfernung von vier Kilometern präzise identifizieren.
Immer mehr Gefahrensituationen
Drohnen werden immer mehr zu einer Gefahr. Werden sie in die gesperrten Luftregionen von zum Beispiel Flughäfen gesteuert, können sie landende und startende Maschinen gefährden. Zunehmend werden Drohnen auch eingesetzt, um Sprengkörper zu transportieren, um gegnerische Waffen auszuschalten, wie es derzeit im Krieg in der Ukraine geschieht. In all diesen Fällen ist es überlebenswichtig, den Anflug der Drohnen frühzeitig zu erkennen und zu lokalisieren, um Gegenmaßnahmen ergreifen zu können, heißt es.
"Unsere Forschung zielt darauf ab, die Früherkennung erheblich zu verbessern, da der Einsatz von Drohnen im zivilen und militärischen Raum zunimmt", sagt Russell Brinkworth von der Flinders University. Gemeinsam mit Kollegen der University of South Australia (UniSA) http://unisa.edu.au und einem Unternehmen, das im Verteidigungsbereich tätig ist, hat er das biologisch inspirierte Erkennungssystem geschaffen. Die Forscher haben die Visualisierungstechnik der Schwebfliege praktisch in einen Algorithmus gepackt, der Geräusche sortieren kann. Das Verfahren ist bis zu 50 Prozent empfindlicher als bisher etwa an Flughäfen eingesetzte Techniken.
Signale aus großen Entfernungen
Laut Anthony Finn, UniSA-Professor für autonome Systeme, werden Insektengehirne seit einiger Zeit kartiert, um kamerabasierte Erkennungen zu verbessern. Aber es sei nun das erste Mal, dass Bio-Vision auf akustische Daten angewendet wurde. "Wir haben gezeigt, dass wir klare und scharfe, akustische Signaturen von Drohnen, einschließlich sehr kleiner und leiser, mit einem Algorithmus aufnehmen können, der auf dem visuellen System der Schwebfliege basiert", unterstreicht Finn abschließend.
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