Forschung & Entwicklung

Mit der "Heat-Assisted Detection and Ranging" (Hadar) lassen Forscher der Purdue University selbst im Stockdunklen noch jede Einzelheit eines Objekts aufscheinen. Die wärmeunterstützte Erkennung und Entfernungsmessung überwindet die Einschränkungen herkömmlicher Techniken wie Restlichtverstärkung, nutzt thermische Physik, Infrarotbildgebung und maschinelles Lernen, um Textur, Tiefe und physikalische Eigenschaften von Szenen und Objekten auch bei schwierigen Lichtverhältnissen sichtbar zu machen.

Zusätzlich zu Kameras in Bussen, die die Innenräume überwachen, lässt sich nebenbei das Verkehrsgeschehen beobachten und auswerten. Bei zu dichtem Verkehr können demnach Wechselverkehrszeichen aktiviert werden, die die Fahrzeuge so umleiten, dass Staus vermieden werden. Das System haben Forscher der Ohio State University entwickelt. Es nutzt eine Deep-Learning-Software, um geparkte und fahrende Autos sowie andere Verkehrsteilnehmer zu identifizieren.

Forscher der University of California und des deutschen Chemieriesen BASF setzen bei Robotergreifern künftig auf Pneumatik. "Eine Reihe von Ventilen ermöglicht es dem Greifer zuzupacken, wenn er ein Objekt berührt und es auch zum richtigen Zeitpunkt wieder loszulassen", sagt Yichen Zhai, Postdoktorand im Bioinspired Robotics and Design Lab. Um den Griff zu lösen, genügt es, den Greifer horizontal zu drehen.

Forscher des Indian Institute of Technology (IIT) haben sich eine Qualle als Vorbild für einen neuen Roboter genommen. Passend dazu ist er für die Überwachung der Meere und für diverse Missionen unter Wasser ausgelegt. Sein Korpus besteht grossteils aus Polyamid. Das ist sowohl ein robuster als auch ein flexibel dehnbarer, wasserabweisenden Kunststoff. Er hat sechs bandförmige Fangarme, mit denen er sich rudernd fortbewegt. Angetrieben werden die Tentakel durch Drähte aus einer metallischen Formgedächtnislegierung.