Forscher entschlüsseln die visuellen Systeme von Schwebfliegen, um Drohnen zu erkennen

Ein Team von Forschern an der University of South Australia hat die visuellen Systeme von Schwebfliegen entschlüsselt, um Drohnen aus einer Entfernung von fast vier Kilometern zu erkennen. Die Experten für autonome Systeme an der Universität arbeiteten gemeinsam mit anderen an der Flinders University und dem Verteidigungsunternehmen Midspar Systems.

50% bessere Erkennung

Die Tests, die bio-inspirierte Signalverarbeitungstechniken verwendeten, zeigten bis zu 50% bessere Erkennungsraten im Vergleich zu bestehenden Methoden.

Laut dem Team könnten diese neuen Erkenntnisse dazu beitragen, die Bedrohung durch Drohnen mit Sprengstoff zu bekämpfen. Die Forschung erfolgt gerade, als diese Drohnen in der Ukraine eingesetzt werden.

Die Arbeit wurde in der Zeitschrift der Akustischen Gesellschaft von Amerika veröffentlicht.

Laut Professor Anthony Finn, Professor für autonome Systeme an der UniSA, wurden die visuellen Systeme von Schwebfliegen bereits zuvor kartiert, um kamera-basierte Erkennungen zu verbessern. Die neue Forschung ist jedoch das erste Mal, dass Bio-Vision auf akustische Daten angewendet wird.

“Bio-Vision-Verarbeitung hat sich als sehr effektiv erwiesen, um die Erkennungsbereiche von Drohnen in visuellen und Infrarot-Daten zu erhöhen. Wir haben jedoch jetzt gezeigt, dass wir klare und deutliche akustische Signaturen von Drohnen, einschließlich sehr kleiner und leiser, mit einem Algorithmus basierend auf dem visuellen System der Schwebfliege erkennen können”, sagt Prof. Finn.

Schwebfliegen haben überlegene visuelle und Verfolgungsfähigkeiten, die erfolgreich modelliert wurden, um Drohnen in komplexen und unsichtbaren Landschaften zu erkennen. Dies könnte sowohl militärische als auch zivile Zwecke umfassen.

“Nicht autorisierte Drohnen stellen eine besondere Bedrohung für Flughäfen, Einzelpersonen und Militärbasen dar. Es wird daher immer wichtiger, die genaue Position von Drohnen in großer Entfernung zu erkennen, indem Techniken verwendet werden, die sogar die schwächsten Signale erfassen können. Unsere Tests mit den hoverfly-basierten Algorithmen zeigen, dass wir dies jetzt können”, sagt Prof. Finn.

Zunehmende Verwendung autonomer Flugzeuge

Dr. Russell Brinkworth, Associate Professor für autonome Systeme an der Flinders University, sagt, dass Luftfahrtregulierungsbehörden, Sicherheitsbehörden und die breite Öffentlichkeit alle von dieser Technologie profitieren würden. Dies ist besonders wichtig, da es immer wichtiger wird, die große Anzahl autonomer Flugzeuge zu überwachen, die eingesetzt werden.

“Wir haben in den letzten Jahren gesehen, wie Drohnen in den Luftraum eindringen, in dem kommerzielle Flugzeuge landen und starten, also wäre es sehr nützlich, die Fähigkeit zu entwickeln, kleine Drohnen zu überwachen, wenn sie in der Nähe unserer Flughäfen oder in unseren Lufträumen aktiv sind”, sagt Dr. Brinkworth.

“Der Einsatz von Drohnen im modernen Krieg wird auch im Krieg in der Ukraine deutlich, also ist es im nationalen Interesse, ihre Position zu überwachen. Unsere Forschung zielt darauf ab, den Erkennungsbereich erheblich zu erweitern, da der Einsatz von Drohnen in zivilen und militärischen Bereichen zunimmt.”

Bio-inspirierte Verarbeitung verbesserte die Erkennungsbereiche um 30 bis 49 Prozent im Vergleich zu herkömmlichen Techniken, je nach Art der Drohne und den Bedingungen.

Um Drohnen-Akustik in kurzer bis mittlerer Entfernung zu erfassen, beobachten Forscher bestimmte Muster und allgemeine Signale. Bei größeren Entfernungen ist das Signal jedoch schwächer, und beide Techniken sind weniger effektiv.

Laut den Forschern gibt es ähnliche Bedingungen in der Natur. Zum Beispiel haben Schwebfliegen leistungsstarke visuelle Systeme, die visuelle Signale in dunklen, lärmigen Bereichen erfassen können.

“Wir gingen davon aus, dass die gleichen Prozesse, die es ermöglichen, kleine visuelle Ziele in visuellem Lärm zu sehen, auch eingesetzt werden könnten, um niedrigvolumige akustische Signaturen von Drohnen aus dem Lärm zu extrahieren”, sagt Dr. Brinkworth.

Die Forscher wandelten akustische Signale in zweidimensionale “Bilder” um und verwendeten den neuronalen Pfad des Schwebfliegen-Gehirns, um nicht verwandte Signale und Lärm zu verbessern und zu unterdrücken. Dies erhöhte den Erkennungsbereich für die gewünschten Laute.

Die bahnbrechende Forschung wurde durch den Next Generation Technologies Fund des australischen Verteidigungsministeriums finanziert, der teilweise Lösungen zur Bekämpfung der Bewaffnung von Drohnen unterstützt.