Forscher der TU Delft haben taktile Sensoren nach dem Vorbild von Nager-Schnurrhaaren entwickelt, mit denen Kleinstdrohnen unter 100 Gramm auch in völliger Dunkelheit, Staub und Rauch navigieren können. Die Studie erschien in der Fachzeitschrift Nature Communications. Erstautor ist Chaoxiang Ye, beteiligt war zudem Salua Hamaza.
Zwei Whisker statt Kamera
Im Zentrum der Entwicklung stehen zwei künstliche Whisker aus Nitinol, die vorn an der Drohne montiert sind. Sie sind jeweils 200 Millimeter lang, 0,4 Millimeter dick und in einem Abstand von 5 Zentimetern angebracht. An ihrer Basis sitzen jeweils drei Mini-Drucksensoren auf Grundlage des BMP390-Barometers, die zusammen Position und Tiefe in drei Dimensionen schätzen. Die gesamte Sensorik wiegt nur 3,2 Gramm.
Getestet wurde das System auf einem 44,1 Gramm leichten Quadcopter des Typs Crazyflie 2.1 Brushless mit einem 100-Millimeter-Rahmen. Die Drohne folgte damit Wänden auf harten und weichen Oberflächen in völliger Dunkelheit, erstellte taktile Karten ihrer Umgebung und fand einen Ausgang – ganz ohne Kamera oder externe Positionierungssysteme.
Ressourcenschonende Auswertung an Bord
Eine der zentralen Herausforderungen bestand darin, echten physischen Kontakt von den Störungen durch die Propellerluftströmung zu unterscheiden. Die dafür entwickelte Onboard-Pipeline bewältigt diese Aufgabe mit lediglich 34 Kilobyte Speicherbedarf und liefert dabei millimetergenaue Positionsschätzungen.
Zwei Whisker aus Nitinol, je drei Mini-Drucksensoren an der Basis, 3,2 Gramm Gesamtgewicht: Forscher der TU Delft zeigen, wie Kleinstdrohnen unter 100 Gramm in völliger Dunkelheit Wänden folgen und taktile Karten erstellen — ganz ohne Kamera und externe Positionierung. Der kostenlose Bauplan übersetzt die Studie in drei umsetzbare Schritte für Ihre eigene Sensorik. Bauplan für Whisker-Navigation jetzt anfordern
Dieser Speicherbedarf verteilt sich auf drei Komponenten: 0,2 Kilobyte entfallen auf die Drift-Korrektur, 9,6 Kilobyte auf den Tiefenschätzer und 20,9 Kilobyte auf das Mapping.
Als Mikrocontroller kommt ein STM32F405 mit 192 Kilobyte Speicher zum Einsatz, von denen die Basis-Firmware bereits 132 Kilobyte belegt – die neue Pipeline muss also mit dem verbleibenden Spielraum auskommen. Kernstück der Auswertung ist ein kleines neuronales Netz mit drei Schichten zu je 32 Neuronen und insgesamt 2.273 Parametern.
In Tests an einem Whiteboard erreichte das System einen mittleren Rekonstruktionsfehler von 4,12 Millimetern bei einem RMSE von 5,75 Millimetern – eine Genauigkeit, die angesichts der minimalen Sensorik und des geringen Rechenaufwands bemerkenswert ist.
Einsatz dort, wo Kameras versagen
Der Ansatz der TU Delft zielt auf Szenarien, in denen klassische optische Navigation an ihre Grenzen stößt: etwa in verrauchten oder staubigen Umgebungen, wie sie bei Rettungseinsätzen oder der Inspektion enger, unbeleuchteter Räume auftreten können.
Kamerabasierte Systeme werden bei Rauch, Staub und Dunkelheit unbrauchbar — und treiben das Gewicht Ihrer Mikrodrohne nach oben. Die Onboard-Pipeline der TU Delft löst beides: Sie filtert Propellerluftströmung von echtem Kontakt und liefert millimetergenaue Positionsschätzungen mit nur 34 KB Speicherbedarf. Der Leitfaden zeigt Ihnen die Architektur und das Testprotokoll für Navigation ohne Kamera. Leitfaden zur Onboard-Pipeline jetzt sichern
Da die Whisker-Sensorik ohne Kamera und ohne externe Positionierungsinfrastruktur funktioniert, könnte sie eine Ergänzung zu bestehenden Navigationssystemen für kleine, leichte Fluggeräte darstellen, die in Umgebungen mit eingeschränkter Sicht operieren müssen.
