Mit geringer Rechenleistung ausgestattet, nutzen kommerzielle Drohnen bislang Kameras wie Augen, um zu navigieren. Das kostet sie Tempo und Beweglichkeit. Samira Hayat, Forscherin am Institut für Informationstechnologie der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt, hat nun mit Kollegen anderer Institute und der Deutschen Telekom festgestellt, dass es je nach Datenvolumen sinnvoller ist, einen Teil der Berechnungen an die Edge auszulagern.
Dabei ging es im Kern um die Frage, wie sich die Auslagerung von Navigationsberechnungen auf andere Geräte an den Rand des Netzwerkes (Edge Computing) auf die Drohne auswirkt. Für die Kommunikation zwischen Drohne und externen Rechnern nahmen die Forscher in den Simulationen ein 5G-Netz an, da dies eine schnelle Datenübertragung ermöglicht. Sie untersuchten drei Szenarien: An-Bord-Verarbeitung von Bilddaten, Teilauslagerung in die Edge sowie eine komplette Verlagerung der Berechnungen in die Edge. Die Untersuchung basierte auf 5G-Raten aus Messungen, um die Kommunikationszeit zwischen Drohne und Edge zu bestimmen.
Im Ergebnis hat sich gezeigt, dass es je nach Datenaufkommen Vorteile bringt, die Berechnungen teilweise an den Rand des Netzwerkes auszulagern. Hat die Edge genug Kommunikations- und Rechenleistung, so können sogar hochauflösende Bilder vollausgelagert schneller verarbeitet werden als niedrigauflösende an Bord der Drohne.
Die Untersuchung verdeutlicht die Bedeutung hoher Uplink-Datenraten für Edge Computing, sodass grosse Datenmengen von Endgeräten wie Drohnen an Edge-Rechner, zum Beispiel in einer 5G-Basisstation, schnell übermittelt werden können. Das Team empfiehlt zudem ein modulares Design des Algorithmus, der Datenübertragungsraten und die verfügbare Rechenleistung berücksichtigt und damit eine optimale Gesamtleistung erreichen kann. Künftig wollen die Forscher an höherer Navigationsgenauigkeit mit höheren Bildauflösungen arbeiten und dies für ein Indoor-Setup mit 5G erarbeiten.
