Af Palle Vibe, Alt om Data
Denne artikel er oprindeligt bragt på Alt om Data. Computerworld overtog i november 2022 Alt om Data. Du kan læse mere om overtagelsen her.
At fare vild er en del af risikoen ved at færdes i vildmarken. Og når nogen gør det, må redningshold forsøge at finde de forsvundne i enorme landområder – en opgave i kamp med tiden, der er endnu vanskeligere i områder dækket af tæt skov.
Hidtil er savnede vandrere og andre forsvundne blevet eftersøgt med redningshelikoptere og GPS-styrede droner. Men helikoptereftersøgning er dyr, og konventionelle GPS-signaler kan være svage, mangelfulde eller helt manglende i netop de områder, hvor personer ofte mister orienteringen.
Nu præsenterer MIT – Massachusetts Institute of Technology – en dronebaseret flådeteknologi, der bl.a. anvender lidar til at lette eftersøgningen i sådanne områder. Selve redningsaktionen skal stadig planlægges og udføres af professionelle redningshold, men eftersøgningsfasen bliver langt mere effektiv, hurtigere og billigere.
Fra 2D til 3D kortlægning
Den nye metode går ud på at udsende en flåde af autonome droner, der kortlægger vildmarken i mindre 2D-kort, der så siden smeltes sammen til et stort samlet 3D-kort. Hver autonome quadrotor drone er udstyret med lidar laser-rangere for positionsangivelse, lokalisation og stifinding. Hver drones lidar-system registrerer omgivelserne ved at skyde laserpulser ud og bruger de tilbagekastede stråler til at generere rækker af 2D-billeder over de overfløjne områder.
Ved hjælp af særlige algoritmer programmeret ind i deres onboard computere kan de genkende allerede overfløjne områder og ved på den måde, hvor de kan fortsætte, til hele deres terræn er kortlagt. Det er tanken, at hver enkelt drone også skal forsynes med sensorer, der kan detektere genstande og personer, som de afmærker på deres kort. En fælles jordstation sammenlægger derpå de individuelle 3D-kort til et stort samlet kollektivt 3D-kort, som så kan danne grundlag for planlægning af en redningsaktion.
![](https://www.computerworld.dk/uploads/aod/2019/02/Drone4-copy-1024x682.jpg)
Forskerne har testet flere forskellige droner i simulerede skovområder samt i rigtige skovbevoksninger i samarbejde med Langley Research Center under NASA. I begge tilfælde kunne dronen kortlægge 20 m2 på mellem to og fire minutter og klarede sig virkelig godt på hastighed, tidsforbrug, detektering af objekter og præcis optegning af individuelle kort.
Genkender træbevoksning, men ikke enkelte træer
”Desværre ser træer fra en drones synspunkt ret ens ud, og kan computeren ikke genkende et træ, kan den heller ikke vide, om den har overfløjet træet før,” forklarer Yulun Tian fra Department of Aeronautics and Astronautics (AeroAstro). I stedet programmerede vi mønstergenkendelses-softwaren til at se på træernes orientering, der er noget mere individuel og karakteristisk.”
De tilbagekastede laserbølger, der gengiver grupper af træer, bliver efter denne fremgangsmåde behandlet af nogle særlige algoritmer, der beregner vinklen og afstanden mellem træerne i gruppen og på den måde kan genkende et givet træområde med usvigelig præcision. Denne teknologi hjælper yderligere jordstationen med at stykke de mange individuelle landskabsscanninger sammen til et stort samlet 3D-kort ved hjælp af et specielt program kaldet SLAM (Simulta-neous Localization And Mapping).
En helt central fornyelse og forbedring i denne nye eftersøgningsteknik er, at dronerne afsøger et givent areal meget mere effektivt. Almindeligvis vil en drone først afsøge de fremmede områder, der ligger nærmest. Det vil jo imidlertid kunne være i enhver retning fra dronens udgangspunkt.
Herfra flyver dronen så en kort distance, hvorpå den ændrer kurs og afsøger i en ny retning. ”Men denne fremgangsmåde tager ikke i betragtning, at flyvningen bliver både ineffektiv og energikrævende, hvis dronen hele tiden skal stoppe og vende,” afgør Yulun Tian.
”I stedet har vi udviklet et styreprogram, der får dronen til at afsøge det nærmest liggende uoverfløjne område ved at flyve i spiraler uden at ændre hastighed eller kurs. På den måde kan en drone afsøge et areal meget kvikkere og langt mere dækkende, og det kan være af afgørende betydning under en redningsmission,” uddyber Yulun Tian.
![](https://www.computerworld.dk/uploads/aod/2019/02/Drone3-copy_frit-1024x704.jpg)
Den cirkelformede overflyvning og eftersøgning gør det også en smule lettere for jordstationen at sammensmelte dronernes mange individuelle 2D-kort til et samlet 3D-kort. Hvis to droner eksempelvis cirkler rundt om den samme gruppe af træer, samler basisstationen deres scanningsbilleder ved at beregne den relative kurs mellem dronerne.
Det fortæller jordstationen, hvordan de to individuelle kort skal orienteres, så de gengiver en nøjagtig afbildning af skoven. Samtidig følger jordstationen også dronernes færd rundt via deres lidar-pulser, hvilket gør det muligt både at fastslå deres position og samtidig lade denne positionsbestemmelse indgå i beregningerne.
Også det hjælper naturligvis med til at sammenstykke scanningerne til en præcis helhed. Signaler fra jordstationen orienterer desuden dronerne om, hvor de skal søge hen for at kortlægge endnu ikke undersøgte arealer.
Danske droner inspicerer elkabler og slikker strøm samtidig
![](https://www.computerworld.dk/uploads/aod/2019/02/Drone2-1024x581.jpg)
Droneforskere fra Syddansk Universitet er ved at udvikle droner, som kan flyve så tæt på de næsten 5000 km elforsyningskabler af højspænding, at de kan finde slitage eller brud på kablerne. I dag foretages inspektionen med helikopter, men det koster en million kroner om ugen.
Dronerne er bygget af open source-dele og kan automatisk tjekke kablerne med flere kameraer og sensorer uden at blive styret fra jorden. Hidtil har en af de største udfordringer været, at dronerne kun kan flyve 30-45 minutter før, de skal lades op.
Men nu har forskerne fundet ud af at udstyre dronen med en form for kabelsko, som kan trække energi direkte fra de hængende ledninger. Det er også afgørende, at dronens sensorer kan fungere i stærk elektromagnetisk stråling fra højspændingen. I første omgang er der så at sige tale om et ”pilotprojekt”, som efter planen skal løbe frem til sommeren 2019.
Slutresultatet er et 3D-kort, der afbilder terrænet med alle landskabstræk. Træer gengives som klatter af blåt og grønt afhængig af deres højde. Endnu ikke overfløjne områder er mørke, men bliver grå efterhånden, som de bliver kortlagt.
Scanningsteknikken og de efterfølgende beregninger af jordstationen giver et meget mere fyldestgørende 3D-billede af et område end, hvis forskerne blot havde monteret et video-kamera og fulgte dronernes billeder fra en monitor på jorden. Videotransmission forudsætter desuden stor båndbredde, der måske ikke vil være til rådighed i områder med mange træer og skovbevoksning.
Dog er det stadig den begrænsning, at dronerne hele tiden skal stå i kontakt med jordstationen. Det blev under de første eksperimenter klaret lidt lavpraktisk ved, at forskerne indskød en trådløs router for at skabe den nødvendige forbindelse mellem hver enkelt drone og jordstationen. Men målet er, at dronerne automatisk skal slutte trådløs Wi-Fi-forbindelse til hinanden, når de kommer tæt på hinanden og udveksle kortdata. På den måde behøver jordstationen kun at modtage data fra de opdaterede scanninger.
![](https://www.computerworld.dk/uploads/aod/2019/02/2D-1024x886.jpg)
I fremtiden vil flere droner kunne koble sig til hinanden og kommunikere trådløst indbyrdes og selv sammenstykke deres 2D-kort til et større fælles 3D-kort over området, hvilket betyder, at jordstationen reelt blot skal kontrollere overvåge dronerne og kontrollere kortene.
Når teknologien til droneflåden er færdigudviklet, vil dronerne være i stand til at skelne en forsvunden vandrer fra omgivelserne og tagge hans eller hendes position på 3D-kortet, så redningsholdet straks kan tage ud og forhåbentlig hurtigt finde den eller de savnede på kortere tid end ellers.
”Vores eksperimenter har klart vist, at hvis myndigheder og redningsorganisationer lader eftersøgninger og overflyvninger af det givne målområde foretage af disse autonome droner, kan der spares både tid og indsats til selve redningsaktionen,” siger Yulun Tian.
Se mere om projektet på: https://www.youtube.com/watch?v=2hRNx_0SWGw&t=10s