Akustische Drohnenerkennung
Intelligente Akustik spürt Drohnen frühzeitig auf
Akustische Drohnenerkennung soll sensible Bereiche auch ohne Sichtkontakt besser absichern. Das Fraunhofer IDMT nutzt dafür Klangmuster, Mikrofone und maschinelles Lernen.
Drohnen hören, bevor man sie sieht: Die Lösung des Fraunhofer IDMT detektiert und lokalisiert Drohnen auch außerhalb des Sichtfeldes mittels intelligenter akustischer Sensorik.
Fraunhofer IDMT/ Hannes Kalter
Wenn sich ein unbemanntes Luftfahrzeug einem sensiblen Bereich nähert, zählt jede Sekunde. Sicherheitskräfte müssen möglichst früh erkennen, ob eine Drohne im Anflug ist, wo sie sich befindet und wie sich die Situation entwickelt. Klassische Detektionsverfahren liefern dafür wichtige Informationen, sind aber nicht in jeder Umgebung gleichermaßen zuverlässig: Sichtverbindungen können fehlen, Funkverbindungen gestört sein. Akustische Sensorik eröffnet hier einen zusätzlichen Zugang. Als Ergänzung zu und in Verbindung mit Radar, Kamera und Lidar kann sie bestehende Sicherheitssysteme robuster machen und auch dort Hinweise liefern, wo optische oder funkbasierte Verfahren an Grenzen stoßen.
Drohnen anhand ihres akustischen Fingerabdrucks erkennen
Die Forschenden am Institutsteil Hör-, Sprach- und Audiotechnologie HSA des Fraunhofer IDMT analysieren dafür die akustischen Signale von Drohnen. Jede Drohne erzeugt ein charakteristisches Klangmuster – einen akustischen Fingerabdruck. Maschinelle Lernverfahren erkennen diese Muster auch in komplexen, lauten Umgebungen. Aus den Signalen mehrerer Mikrofone lässt sich zudem ableiten, aus welcher Richtung sich das Flugobjekt nähert. Auf diese Weise können Drohnen nicht nur detektiert, sondern auch lokalisiert und räumlich eingeordnet werden.
„Mit unserer akustischen Technologie bieten wir eine preiswerte und wartungsarme Ergänzung zu bestehenden Drohnendetektionssystemen“, erklärt Christian Rollwage, Gruppenleiter Audiosignalverbesserung am Fraunhofer IDMT in Oldenburg. „Gerade in bebauten oder bewaldeten Gebieten kann die Akustik einen entscheidenden Mehrwert liefern, weil sie Drohnen auch dann erfassen kann, wenn sie für andere Sensoren noch nicht sichtbar sind.“
Passiv und effizient
Während Radar- und Kamerasysteme hohe Kosten und Rechenleistung verursachen können, liegt ein besonderer Vorteil der akustischen Sensorik im geringen Energiebedarf: Sie erfasst passiv Schallemissionen und Schwingungen in der Umgebung, ohne selbst Signale auszusenden und damit ortbar zu sein. Die Technologie kann flächendeckend ausgebracht sowie autark betrieben werden. Sie eignet sich zudem als „Wake-up“-Komponente, die zusätzliche Sensorik erst dann aktiviert, wenn ein akustischer Hinweis auf eine Drohne vorliegt. Perspektivisch lässt sich die Technologie auch auf weitere akustische Ereignisse anwenden – etwa Fahrzeuge oder Schussgeräusche.
Die Entwicklung basiert auf langjähriger Forschung am Standort Oldenburg. Seit 2016 hat das Fraunhofer IDMT die akustische Erkennung und Lokalisation von Drohnen unter anderem in den Verbundprojekten AMBOS und ALADDIN vorangetrieben. In weiteren internen Vorhaben wurden Algorithmen, Systemkomponenten und Integrationsmöglichkeiten kontinuierlich verfeinert. Heute stehen sowohl leicht integrierbare Softwarekomponenten als auch eine vollintegrierbare Systemlösung zur Verfügung.
FAQ: Akustische Drohnenerkennung
1. Wie funktioniert die akustische Drohnenerkennung?
Sie analysiert charakteristische Klangmuster von Drohnen und nutzt maschinelle Lernverfahren, um diese auch in komplexen Geräuschumgebungen zu erkennen.
2. Wie lokalisiert die akustische Drohnenerkennung Flugobjekte?
Die Signale mehrerer Mikrofone ermöglichen Rückschlüsse darauf, aus welcher Richtung sich eine Drohne nähert.
3. Wo kann die akustische Drohnenerkennung eingesetzt werden?
Genannt werden unter anderem Flughäfen, kritische Infrastrukturen, militärische Liegenschaften und Großveranstaltungen.
4. Wie ergänzt die akustische Drohnenerkennung andere Systeme?
Sie kann mit Radar, Kamera und Lidar kombiniert und als „Wake-up“-Komponente für zusätzliche Sensorik eingesetzt werden.
