Drohnen-Team soll Rettungseinsätze sicherer machen

Eine Drohne fliegt in die brennende Lagerhalle. Ihre Wärmesensoren zeichnen glühende Metallgerüste und meterhohe Flammen auf. Hinter dem dichten Rauch ist auf dem Wärmebild eine Silhouette erkennbar: ein Mensch. Die Drohne sendet ihre Position an die Einsatzleitung. Plötzlich stürzt ein Deckenteil auf die Drohne und beschädigt ein Rotorblatt. Ihre Software berechnet, dass die verbleibende Leistung für den Einsatz nicht mehr ausreicht. Eine zweite Drohne übernimmt ihre Position und zeichnet weiter Wärmedaten auf. Wenige Minuten später erreicht ein Feuerwehrtrupp die markierte Stelle.

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So könnte künftig ein Rettungseinsatz mithilfe eines sogenannten kooperativen Multi-Agenten-Systems (MAS) aussehen. Das sind künstliche Agenten wie Luft- oder Bodendrohnen, Roboterhunde oder Schlangenroboter, die autonom und dezentral an der Erfüllung eines gemeinsamen Ziels arbeiten. Erforscht wird eine solche Ausrüstung im EU-Projekt „Cynergie4MIE“. Mehr als 40 Partner aus Industrie und Forschung – darunter die Universität Graz – sind daran beteiligt.

Diverse Sensoren

MAS sind mit Sensoren zur Messung von Wärme, Geräuschen oder anderen relevanten Signalen ausgestattet. Sie erfassen ihre Umgebung, bewerten ihre Wahrnehmung, treffen autonom Entscheidungen und koordinieren ihre Aktionen. „Dadurch ist ein MAS in der Lage, auf Änderungen der Umwelt relativ schnell zu reagieren“, sagt Vera Hofer von der Universität Graz der futurezone. Einsatzmöglichkeiten sieht sie vor allem bei sogenannten „SAR-Missionen“. Das sind Such- und Rettungsaktionen, bei denen Einsatzkräfte großen Gefahren ausgesetzt sind, etwa durch radioaktive Kontamination, giftige Dämpfe oder Explosionsgefahr.

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Während eines Einsatzes können die Agenten aber beschädigt werden und ausfallen. „Hitze oder Radioaktivität können zum Totalausfall, reduzierter Batterieleistung oder Fehlfunktionen der Sensoren führen. Wind kann zu einer deutlich niedrigeren Batterielaufzeit führen“, sagt Hofer. Staub, Rauch oder Dunkelheit schränken zusätzlich die Objekterkennung ein, Kommunikationsausfälle können die Koordination erschweren.

Wird nur eine einzelne Drohne eingesetzt, führt ihr Ausfall meist zum Abbruch der Mission. Ein kooperatives MAS könne diese Schwachstelle durch Dezentralisierung ausgleichen. „Auf den Ausfall eines Agenten reagiert das kooperative MAS bei entsprechender Architektur, indem dessen Aufgabe durch einen anderen Agenten übernommen wird und die Aufgaben der anderen Agenten entsprechend angepasst werden“, erklärt sie. Damit müsse die SAR-Mission nicht abgebrochen werden.

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Sichere Rettungsrouten

Ein weiterer Vorteil sei der Austausch von Daten. „Grob gesprochen verfügt jeder Agent durch Teilen von Information mit den anderen Agenten über ein globales Bild des Suchraumes beziehungsweise über ein Bild des Suchraumes, das über seinen eigenen Wahrnehmungskreis hinausgeht“, so die Forscherin. Dadurch können Einsatzleitungen schneller erkennen, wo Gefahren bestehen und wo Hilfe am dringendsten benötigt wird. Generell könnten kooperative Agenten auch Aufgaben übernehmen, wie etwa den gemeinsamen Transport schwerer Gegenstände.

Zudem können die Systeme im Austausch mit den Einsatzkräften sichere Rettungsrouten entwickeln. „Auf diese Weise lassen sich effizientere Entscheidungen insbesondere in kritischen Situationen treffen“, sagt Hofer. MAS-Rettungssysteme seien gut skalierbar und unter dynamischen Umweltbedingungen robuster als Einzellösungen, da sie dezentral organisiert sind und ihre Planung laufend anpassen können.

Erfolgschancen steuern

Völlig ausfallsicher sind aber auch diese Drohnen-Teams nicht. Wenn mehrere Agenten gleichzeitig durch Risiken wie Hitze oder technische Störungen unkontrolliert reagieren, könne es zu Kollisionen oder widersprüchlichen Entscheidungen kommen. „Der Schwerpunkt der Forschung liegt auf wahrscheinlichkeitstheoretischen Modellen, die es erlauben, in den unterschiedlichen Phasen einer SAR-Mission situationsspezifische Strategien zu entwickeln und dynamisch an sich ändernde Verhältnisse anzupassen“, erklärt Hofer. 

Diese Modelle helfen dabei, die Erfolgschancen eines Einsatzes besser zu steuern. Ein zentraler Bestandteil der Forschung ist zudem der Umgang mit Unsicherheiten, zum Beispiel in Bezug auf die Einschätzung der Risiken: „Die Integration von Unsicherheiten in die Modellierung ermöglicht es, den Handlungsspielraum bereits im Vorfeld festzulegen und potenzielle Handlungsalternativen rechtzeitig zu identifizieren und mitzuplanen. Dies trägt dazu bei, die Reaktionszeit zu verkürzen und erratische Entscheidungsverläufe zu vermeiden und damit die Robustheit und Effizienz zu steigern.“ 

Die entwickelten Modelle beschränken sich laut Hofer nicht nur auf SAR-Missionen, sondern könnten in Zukunft auch in der Industrie, im Bergbau, in der Robotik oder beim autonomen Fahren Anwendung finden.

Das Projekt Cynergy4MIE wird durch das Chips Joint Undertaking und seine Mitglieder, einschließlich der nationale Aufstockungsfinanzierung gemäß der Fördervereinbarung No101140226, unterstützt.