Wenn Sensorik «um die Ecke» hört

Drohnen sind längst Alltag – als Freizeitgerät, als Werkzeug in Industrie und Medien, aber zunehmend auch als Risiko in sicherheitskritischen Bereichen. Denn sobald sich ein unbemanntes Flugobjekt unerlaubt sensiblen Zonen nähert, kann das schnell heikel werden: bei Grossveranstaltungen, an Flughäfen oder rund um kritische Infrastrukturen. Problematisch ist dabei vor allem, dass gängige Detektionsmethoden nicht in jeder Lage zuverlässig funktionieren. Optische Systeme sind auf freie Sicht angewiesen, Radar kann durch Gelände oder Bewuchs eingeschränkt sein, und Funkaufklärung stösst an Grenzen, wenn Drohnen gar keine oder nur schwer erfassbare Funksignaturen senden – etwa bei glasfaser- bzw. lichtleitergesteuerten Systemen.

Ergänzung zu Radar

Genau hier setzt die Lösung des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT in Oldenburg an: eine integrierte akustische Sensorlösung, die Drohnen auch ausserhalb der Sichtlinie erkennt und lokalisiert. «Der Ansatz versteht sich ausdrücklich als Ergänzung zu Radar, Kamera oder Lidar – und schliesst eine Lücke», erklärt Christian Rollwage, der das Projekt leitet. «Akustik braucht keine Sichtachse und kann deshalb auch dort Hinweise liefern, wo andere Sensoren ‹blind› werden, etwa in Waldgebieten oder in urbanen Häuserschluchten.» Das System höre sozusagen um die Ecke und könne so Drohnenoperationen auch in bebauten oder bewaldeten Umgebungen aufspüren.

Maschinelles Lernen statt Dauer­überwachung

Kern der Technologie ist eine automatische Klassifikation und Auswertung von Geräuschen. Paul Reuter, Projektmitarbeiter, beschreibt den technischen Unterbau als Verfahren des maschinellen Lernens, konkret Deep-Learning-Methoden mit neuronalen Netzen. «Als Grundlage dienen dabei häufig Spektrogramme – also Darstellungen des Frequenzgehalts eines Audiosignals über die Zeit.» In diesen Klangbildern zeigten sich charakteristische Muster: «Drohnen erzeugen durch ihre Rotoren eine Grundfrequenz und darüberliegende Obertöne, die ein typisches harmonisches Muster bilden. Dieses Muster erlernt das System im Training und kann später in Echtzeit entscheiden: Drohne – ja oder nein», so Christian Rollwage.

«Akustische Drohnen­erkennung ist kein Ersatz für bestehende Systeme, sondern eine sinnvolle Ergänzung dort, wo Radar, Kamera oder Funk an physikalische Grenzen stossen.»

Aus Anwendersicht ist entscheidend: Das System ist auf Automatisierung ausgelegt. Es soll nicht dauerhaft von Personal abgehört werden müssen, sondern bei einer detektierten Drohne eine Meldung beziehungsweise Alarmkette auslösen. Reuter verweist darauf, dass auch die Weiterleitung in Leitstellen- oder Kundensysteme prinzipiell vorgesehen ist – etwa als Edge-/IoT-Ansatz, bei dem Auswertung und Meldung möglichst nah am Sensor stattfinden.

Reichweite, Grenzen und Robustheit

Wie bei jeder akustischen Erkennung ist die Reichweite abhängig von den Bedingungen – vor allem vom Signal-Rausch-Verhältnis. «Wind und Umgebungslärm, wie zum Beispiel Verkehr, können die Detektion erschweren. Unter günstigen Umständen sind Reichweiten von etwa 100 bis 200 Metern möglich», so Rollwage. Gleichzeitig arbeiten die Forschenden daran, Störeinflüsse bereits auf Hardware-Ebene zu reduzieren. Reuter beschreibt Wind als besonders kritischen Faktor: «Starke Verwirbelungen direkt am Mikrofon können die Signale mechanisch überlagern – daher gehört Windschutz zur Systemauslegung.»

Ein weiterer Vorteil: Im Vergleich zu hochauflösenden Radar- oder Kamerasystemen ist die akustische Lösung energiearm und damit für den autonomen Akkubetrieb geeignet. Zudem ist ein Wake-up-Konzept möglich: Nach einem akustischen Erstkontakt könnten weitere Sensoren gezielt aktiviert werden – ein Ansatz, der Ressourcen spart und gleichzeitig die Gesamtsicherheit erhöht.

Sensordatenfusion: weniger Fehlalarme, mehr Sicherheit

In der Praxis soll Akustik nicht allein stehen, sondern in eine Sensordatenfusion eingebettet werden. Diese Kombination erhöht die Robustheit, weil mehrere Modalitäten denselben Vorfall verifizieren können. Rollwage weist darauf hin, dass vor allem Fehlalarme problematisch sind: «Wenn ein System zu oft ohne echten Vorfall anschlägt, sinkt die Aufmerksamkeit – und im Ernstfall wird zu spät reagiert.»

Die Technologie kann den Experten zufolge eine 360°-Abdeckung erreichen. Eine Ausweitung auf weitere akustische Ereignisse, von Fahrzeugen bis hin zu Schussgeräuschen, ist denkbar. Durch die gute Verfügbarkeit können die akustischen Sensoren flächendeckend ausgebracht werden.

Einsatzfelder: von Events bis kritische Infrastruktur

Mögliche Anwendungsgebiete der Technologie könnten unter anderem der Schutz von Justizvollzugsanstalten, Grossveranstaltungen und Liegenschaften sein. Auch Flughäfen gelten als besonders sensibel, weil Drohnen dort bereits durch Kollisionen oder Störungen erheblichen Schaden anrichten können. «Auch der Schutz von Testgeländen, wo beispielsweise neue Fahrzeuge, sogenannte Erlkönige, getestet werden, gehört dazu», so Reuter.

Datenschutz und Produktreife

Rechtlich spielt auch Datenschutz eine Rolle – vor allem, weil Mikrofone in vielen Kontexten als sensibel gelten. Laut Rollwage ist das System jedoch so ausgelegt, dass keine Audiodaten dauerhaft gespeichert werden: Die Analyse erfolgt auf dem Sensor beziehungsweise lokal, mit einem nur sehr kurzen, flüchtigen Speicherfenster von wenigen Sekunden. Zudem könnten – falls nötig – Algorithmen Stimmen erkennen und entsprechend behandeln.

Ein fertiges Endkundenprodukt im klassischen Sinne ist das System derzeit noch nicht. Das IDMT entwickelt die Technologie bis zu einem hohen Reifegrad und sucht dann Partner, die es zur Produktreife bringen. Entsprechend richtet sich das Angebot vor allem an Unternehmen aus dem Wehr- und Sicherheitsbereich, an Hersteller bestehender Drohnenerkennungssysteme sowie an Systemintegratoren, die akustische Sensorik als zusätzliche Detektionsschicht integrieren möchten.