Genauere und robustere Lokalisierung von Drohnen: Award of Excellence für Alessandro Fornasier

Alessandro Fornasier versucht Roboter und Drohnen dabei zu unterstützen, sich in der Welt zu orientieren. Im Rahmen seines PhD-Projekts hat er die Theorie der Equivarianten Systeme genutzt, um robustere und genauere Lokalisierungsalgorithmen zu entwickeln. Für seine Forschung in der Arbeitsgruppe Control of Networked Systems wurde er nun mit dem „Award of Excellence“ des Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung ausgezeichnet.

„Uns ging es darum, die Mathematik der Symmetrie für die Verbesserung der Bestimmung von Ausrichtung, Position und Geschwindigkeit von Drohnen anzuwenden“, erklärt Alessandro Fornasier.

Die Drohnen sind üblicherweise mit verschiedenen Sensoren ausgestattet und sammeln Daten. Wenn sich die Drohne nun beispielsweise innerhalb einer Sekunde von A nach B bewegt und unter anderem Kamera- und GPS-Daten sammelt, kann sie daraus Standortinformationen ableiten. Das Problem dabei: Falsche Sensorinformationen sowie Verzerrungen führen zu Ungenauigkeiten und Fehleranfälligkeit bei der Standortbestimmung, besonders bei zunehmend agilen Drohnen. „Wir wollen die Drohne vor solchen Fehlern schützen und Methoden entwickeln, die sie robust gegenüber solchen Fehlern machen. Auch wenn einzelne Informationen falsch oder verzerrt sind, soll in Summe dennoch das korrekte Ergebnis zur Ausrichtung, Position und Geschwindigkeit errechnet werden können“, erklärt Alessandro Fornasier.

Diese Lücke konnte Alessandro Fornasier erfolgreich schließen, indem er auf das Verfahren der „Equivariant Filter“ setzte, das auf einer Theorie von Robert Mahony (Australian National University) basiert. Viele physikalische Systeme weisen natürliche symmetrische Eigenschaften auf. Die Nutzung dieser Symmetrien ist von größter Bedeutung für die Entwicklung von Algorithmen, die den Orientierungs-, Positions- und Geschwindigkeitsfehler beschreiben – und anschließend minimieren – können. Als sich Alessandro Fornasier gemeinsam mit seinem Betreuer Stephan Weiß (Forschungsgruppe Control of Networked Systems) dafür entschied, auf dieser grundlegenden Ebene in das Lokalisierungsproblem einzutauchen, war unklar, ob das funktionieren könnte. Über drei Jahre hat er intensiv daran gearbeitet, unter anderem auch mit seinem späteren Zweitbetreuer Robert Mahony. Der Plan ging auf: „Wir konnten mit dieser Methode zeigen, dass der Zustand der Drohne genauer und robuster geschätzt werden kann“, so Alessandro Fornasier. „Uns ist damit eine vielversprechende Basis gelungen, die von anderen übernommen und weiterentwickelt werden kann. Die Lücke zwischen der Theorie der Symmetrie und dem Problem der Zustandsschätzung ist nun geschlossen.“

Die Faszination für Drohnenforschung nahm bei Alessandro Fornasier schon 2019 seinen Anfang, als er im Rahmen seines Double-Degree-Masterstudiums „Information and Communications Engineering. Autonomous Systems and Robotics“ von der Università degli Studi di Udine an die Universität Klagenfurt kam und an der Forschungsgruppe Control of Networked Systems Stephan Weiß und Jan Steinbrener kennenlernte. „Sie halfen mir, mich als Forscher zu entwickeln. Sie haben mich immer dazu gedrängt, tiefer in die Natur der Forschungsprobleme einzudringen und ein grundlegendes Verständnis zu erlangen“, blickt er zurück. Sein PhD-Studium hat Alessandro Fornasier im Juni 2024 abgeschlossen. Im Dezember 2024 wurde er nun für seine herausragende Arbeit mit dem „Award of Excellence“ des Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung ausgezeichnet. Mittlerweile ist Alessandro Fornasier in Zürich gelandet, wo er beim Unternehmen Hexagon Robotics Hub an innovativen Technologien für die Roboterlokalisierung arbeitet.