Autonome Lieferdrohnen mit KI: Wie intelligente Energieplanung die Zustellung revolutioniert
Forschende der TU Darmstadt und internationaler Partner haben ein neues KI-basiertes Verfahren für autonome Lieferdrohnen entwickelt. Die Technologie verbessert Lieferzeiten, senkt Energieverluste und ermöglicht ressourcenschonende Zustellung durch lernfähige Drohnen.
Autonome Lieferdrohnen könnten künftig selbstständig abschätzen, ob ihre verbleibende Akkuladung für bevor-stehende Lieferungen ausreicht. Ein Team von Forschenden der TU Darmstadt und der University of Sheffield hat dafür in Zusammenarbeit mit dem französischen Nationalen Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung (INRIA) sowie dem Industriepartner Ingeniarius Ltd ein neues Verfahren zur energiebewussten Einsatzplanung entwickelt.
Foto: PantherMedia / phonlamai
Autonome Lieferdrohnen könnten in Zukunft nicht nur Pakete transportieren, sondern auch selbstständig entscheiden, ob ihre Akkuladung für eine bevorstehende Lieferung ausreicht. Ein interdisziplinäres Forschungsteam unter der Leitung der TU Darmstadt hat in Kooperation mit der University of Sheffield, dem französischen Forschungsinstitut INRIA und dem Unternehmen Ingeniarius Ltd ein wegweisendes Verfahren zur intelligenten und energiebewussten Einsatzplanung autonomer Drohnen entwickelt.
Lernende Drohnen mit Energieintelligenz
Das neue System ermöglicht es jeder einzelnen Drohne, im laufenden Betrieb zu lernen, welche Aufträge sie erfolgreich abschließen kann – selbst dann, wenn ihr aktueller Batteriezustand oder der Grad der Batteriealterung unbekannt sind. Durch diesen lernbasierten Ansatz konnten sowohl die Lieferzeiten verkürzt als auch die Zahl der erfolgreich ausgeführten Zustellungen deutlich gesteigert werden.
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Zustellwettbewerb im Fulfillment-Zentrum: Auktionsprinzip mit Strategie
In einem Fulfillment-Zentrum teilen sich die Drohnen ihre Aufgaben über ein auktionsbasiertes Verteilungsverfahren. Dabei kalkuliert jede Drohne ihre aktuelle Leistungsfähigkeit und entscheidet, ob sie eine Lieferung übernehmen kann. Gibt sie ein Gebot ab, signalisiert sie damit ihre Zuversicht, den Auftrag erfolgreich abschließen zu können. Das Besondere an dem Ansatz: Nicht die zuversichtlichste Drohne erhält den Zuschlag, sondern jene mit der geringsten Zuversicht. Dieser Ansatz ermöglichte es den Drohnen, genauer zu lernen, wo ihre Leistungsgrenzen liegen, und fördert eine intelligentere Nutzung der Ressourcen durch den Einsatz von Drohnen, deren Fähigkeiten gut auf die jeweilige Aufgabe abgestimmt sind.
Höhere Erfolgsquote durch gezieltes Lernen
Die Ergebnisse, gewonnen durch eine achtwöchige Simulation in einem eigens entwickelten Multi-Agenten-System, zeigen klare Vorteile gegenüber herkömmlichen Entscheidungsstrategien: Die Zustellraten wurden signifikant erhöht und gleichzeitig die durchschnittlichen Lieferzeiten reduziert. Drohnen konnten in erweiterten Tests sogar Aufträge einplanen, die erst nach einem Ladevorgang ausgeführt werden konnten – ein entscheidender Schritt in Richtung vorausschauender Ressourcennutzung.
Dr. Mohamed Talamali von der University of Sheffield erklärt: „Diese Arbeit zeigt, wie Online-Lernen Robotern dabei helfen kann, reale Herausforderungen zu bewältigen, etwa den Betrieb ohne vollständige Kenntnis ihrer wahren Fähigkeiten.“
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Skalierbare Intelligenz für heterogene Drohnenflotten
Ein weiterer Vorteil des entwickelten Verfahrens: Es eignet sich hervorragend für heterogene Flotten. In der Praxis unterscheidet sich der Energieverbrauch einzelner Drohnen etwa durch Fertigungstoleranzen oder unterschiedliche Verschleißgrade. Das neue KI-System ermöglicht es, diese Unterschiede zu erkennen und daraus individuelle Einsatzprofile zu erstellen. Daraus resultiert eine insgesamt höhere Ausfallsicherheit und Effizienz.
Professor Roderich Groß von der TU Darmstadt betont: „Solch eigenständige Lieferdrohnen könnten auch über mehrere Fulfillment-Zentren hinweg operieren und so Lieferzeiten und -kosten weiter senken.“
Wissenschaftlich ausgezeichnet und praxisrelevant
Die Forschungsergebnisse wurden auf der „24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems“ in Detroit präsentiert. Unter mehr als 1 000 eingereichten Arbeiten wurde die Studie als Finalist für den Best Paper Award nominiert – ein Indiz für ihre wissenschaftliche Bedeutung. Gleichzeitig zeigt sie konkrete Anwendungsreife, insbesondere im Kontext wachsender urbaner Lieferanforderungen.
Die Studie entstand im Rahmen des Horizon Europe Projekts OpenSwarm und gilt als wichtiger Meilenstein auf dem Weg zur automatisierten, emissionsarmen Logistik.
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Fazit: Autonome Drohnen als intelligente Ressource der Zukunft
Die Kombination aus KI-gestütztem Online-Lernen, energiebewusster Planung und ressourcenschonender Auftragsvergabe macht autonome Lieferdrohnen zu einem vielversprechenden Instrument für die Logistik der Zukunft. Der innovative Auktionsmechanismus erlaubt es nicht nur, Aufträge effizienter zu verteilen, sondern auch individuelle Fähigkeiten und Einschränkungen besser zu berücksichtigen. So könnten autonome Drohnen in wenigen Jahren einen entscheidenden Beitrag zur nachhaltigen Urbanisierung leisten.
