Wenn ferngesteuerte Fahrzeuge (ROVs) auf dem Meeresboden landen oder im Sand graben, wirbeln sie oft Sedimente auf, die ihre Kameras trüben, sodass sie warten müssen, bis sich das Wasser klärt. Ein neues System der Woods Hole Oceanographic Institution (WHOI) löst dieses Problem. Entwickelt von Amy Phung und ihrem Betreuer Richard Camilli, kombiniert der Ansatz Sonar mit einem KI-Algorithmus, um auch bei null Sicht Echtzeit-3D-Karten zu erstellen.

Das Fahrzeug nutzt zunächst Sonar, um seine Umgebung schnell zu kartieren, da Sonar in trübem oder klarem Wasser gleichermaßen gut funktioniert. Sonar allein bietet jedoch nicht genug Details. Um dies zu überwinden, kombinierten die Forscher es mit einem Bildabgleich-Algorithmus französischer Forscher, der die relative Tiefe jedes Pixels in einer 2D-Szene schätzt. Diese Fusion ermöglicht es dem ROV, sicher zu navigieren und nahe genug an Objekte heranzukommen, damit seine Kameras klare, detaillierte Bilder aufnehmen können.

Camilli vergleicht die Technologie mit der Navigation in einem Porzellanladen im Dunkeln: Man kann eine bestimmte Kaffeetasse finden, ohne etwas umzuwerfen. Das System ermöglicht es ROVs, in trüben Bedingungen zu operieren, in denen sie zuvor warten oder eine Kollision riskieren mussten.

Die potenziellen Anwendungen sind breit gefächert, darunter die wissenschaftliche Erforschung von Tiefsee-Ökosystemen, Unterwasserbau und -wartung sowie der sichere Umgang mit nicht explodierten Unterwasserminen. Indem ROVs in trüben Umgebungen autonomer und effektiver werden, könnte diese Innovation die Fähigkeiten der Unterwasserrobotik erheblich erweitern.