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Abschlusstests im Starnberger See: EU-Partner verbessern mit generativer KI die Umgebungswahrnehmung von Unterwasserrobotern

Ob in trüben Gewässern, beengten Schifftanks oder lichtarmen Höhlen – schlechte Sichtverhältnisse beeinträchtigen die Umgebungswahrnehmung autonomer Roboter enorm. Wie können sie dennoch sicher und zuverlässig agieren und komplexe Aufgaben erfüllen?

Die Taucherplattform auf dem Sternberger See (Dirk Osmers, DFKI)

DFKI-AUV Flatfish im Wasser (DFKI, Dirk Osmers)

Ein Taucher des THW begibt sich ins Wasser (DFKI, Tom Becker)

DFKI-Forscher steuern das AUV und werten die Sensordaten aus (DFKI, Tom Becker)

Ein Monitor zeigt den Daten-Input und den KI-generierten Output (DFKI, Tom Becker)

In dem vom DFKI koordinierten Projekt DeeperSense verfolgte ein internationales Konsortium seit Januar 2021 einen in der Unterwasserrobotik völlig neuen Ansatz: Durch Künstliche Intelligenz, insbesondere Deep-Learning, kombinierte es die Stärken visueller und akustischer Sensoren, um so die Wahrnehmung robotischer Systeme unter schwierigen Bedingungen erheblich zu verbessern. Konkret ging es in dem von der EU geförderten Projekt darum, in drei verschiedenen Use-Cases aus dem maritimen Bereich aus niedrigaufgelösten Sonardaten, hochaufgelöste kameraähnliche Daten zu generieren. 

In Use-Case 1, in dem das Robotics Innovation Center mit der Kraken Robotics GmbH und dem Technischen Hilfswerk (THW) kooperierte, wurde ein autonomes Unterwasserfahrzeug (AUV) des DFKI eingesetzt, um THW-Tauchende bei der Arbeit unter Wasser zu überwachen. Üblicherweise übernimmt diese Aufgabe, die der Sicherheit der Tauchenden dient, ein ferngesteuerter Roboter mit Kamera, der seine Daten an eine Kontrollstation übermittelt. Da optische Sensoren unter Wasser jedoch nur von eingeschränktem Nutzen sind, statteten die Projektpartner das AUV zusätzlich mit einem Sonarsensor aus. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen ist es den Forschenden gelungen, dem akustischen Sensor beizubringen, kameraähnliche Bilder zu liefern, die sich leicht vom menschlichen Personal interpretieren lassen.

Zum Ende des Vorhabens trafen sich die Projektpartner vom 10. bis 16. Dezember 2023 am Starnberger See. Im fünftgrößten See Deutschlands gelang es ihnen anhand des Use-Cases 1 die Funktionsfähigkeit ihrer Technologien unter realen Bedingungen erfolgreich zu demonstrieren.

Zu den weiteren Projektpartnern in DeeperSense zählten die Universität Girona, die Universität Haifa, die Israel Nature and Parks Authority und Tecnoambiente SL. Das Projekt wurde im Rahmen des EU-Forschungsrahmenprogramms Horizont 2020 gefördert.

Weitere Informationen:
Projekt DeeperSense

Kontakt:
Dr. Thomas Vögele

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zuletzt geändert am 19.01.2024
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