Forscher von MIT und University of Pennsylvania veröffentlichen MIGHTY, einen Open-Source-Trajektorienplaner für Drohnen. Das System reagiert in Millisekunden auf Hindernisse und benötigt keine teure Lizenzsoftware. Anwendungen reichen von Katastrophenhilfe bis zur urbanen Paketzustellung.
drweb.de als bevorzugte Quelle auf Google hinzufügenQualitätsgeprüfte Inhalte direkt in Google News & DiscoverJetzt hinzufügen
Mit MIGHTY liegt seit Mai 2026 ein Open-Source-Planer vor, den jede Forschungsgruppe und jedes Unternehmen frei einsetzen darf. Stellen Sie sich vor, eine Drohne fliegt in zerstörtem Stadtgebiet zwischen herabhängenden Kabeln und einstürzenden Wänden. Die kommerziellen Pfadplaner kosten oft hunderttausend Euro pro Lizenz und arbeiten zu langsam für solche Szenarien. Das Team rund um Kota Kondo am MIT will diese Hürde abbauen.
Das Wichtigste in Kürze
- MIGHTY ist ein Hermite-Spline-basierter Trajektorienplaner aus MIT und University of Pennsylvania.
- 9,3 Prozent kürzere Berechnungszeit und 13,1 Prozent kürzere Reisezeit gegenüber dem bisherigen Stand der Technik.
- Hardware-Tests in unaufgeräumten Umgebungen mit bis zu 6,7 Metern pro Sekunde.
- Veröffentlicht unter Open-Source-Lizenz, Code liegt auf GitHub.
Was macht MIGHTY anders als bisherige Planer?
Spline statt Solver. Klassische harte Trajektorienplaner setzen kommerzielle Optimierungslöser ein und brauchen viel Rechenzeit. Weiche Planer sind schneller, trennen aber meist die räumliche von der zeitlichen Optimierung oder schränken den Suchraum stark ein. MIGHTY nutzt sogenannte Hermite-Splines und optimiert Raum und Zeit gemeinsam im vollen kontinuierlichen Suchraum. Das klingt akademisch, hat aber einen einfachen Effekt: glattere Flugbahnen, weniger Energieverbrauch und schnellere Reaktion auf neue Hindernisse.
Konkrete Zahlen. In Simulationen schaffte MIGHTY eine Erfolgsquote von 100 Prozent und sparte gegenüber den besten bekannten Verfahren 9,3 Prozent Berechnungszeit und 13,1 Prozent Reisezeit ein. In echten Hardware-Versuchen flogen die Drohnen mit bis zu 6,7 Metern pro Sekunde durch eine möbelbestückte Halle, ohne anzustoßen. Bei dynamisch hinzugefügten Hindernissen blieben die Flüge stabil. Diese Werte sind nicht spektakulär höher als die Konkurrenz, aber sie laufen auf der Onboard-Rechenleistung der Drohne, ohne externe Server.
Warum ist Open Source bei Pfadplanern eine Zäsur?
Kostenfaktor. Hard-Constraint-Planer setzen oft proprietäre Mathematik-Bibliotheken voraus, deren Lizenzen mehrere hunderttausend Euro pro Jahr kosten können. Für Start-ups, Universitäten und Mittelständler in der Logistik war dieser Eintrittspreis hoch. MIGHTY kommt komplett ohne kommerzielle Solver aus. Das öffnet den Zugang zu hochwertiger Trajektorienplanung für eine deutlich breitere Anwendergruppe. In Deutschland sind das vor allem mittelständische Logistiker, Energieinfrastruktur-Betreiber für Windrad-Inspektionen und Such- und Rettungsdienste.
Anwendungsfälle. Die MIT-Forscher nennen drei konkrete Felder: Such- und Rettungsmissionen in zerstörten Gebieten, urbane Letzte-Meile-Zustellung mit Drohnen sowie industrielle Inspektion komplexer Strukturen wie Windturbinen. Gerade die Inspektion von deutschen Offshore-Windparks ist ein wachsender Markt, in dem Drohnen klassische Wartungstrupps zunehmend ersetzen.
Open-Source-Pfadplaner in der Qualität von MIGHTY bedeuten für deutsche Drohnen-Start-ups einen Standortvorteil. Wer als Mittelständler in der Inspektionsdrohne baut, muss sich nicht mehr zwischen teurer Lizenz oder schwächerer Mathematik entscheiden.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Wie passt das in die deutsche Drohnen-Regulierung?
EU-Drohnenverordnung. Die EU-Drohnenverordnung 2019/947 schreibt für Drohnenflüge in besiedeltem Gebiet enge Vorgaben vor. Beyond Visual Line of Sight, also Flüge außerhalb der Sichtweite des Piloten, sind in Deutschland nur mit Sondergenehmigung erlaubt. Für solche Genehmigungen verlangt die Bundesluftfahrt-Behörde dokumentierte Sicherheitsverfahren. Ein quelloffener, mathematisch nachvollziehbarer Planer wie MIGHTY ist im Genehmigungsprozess leichter zu prüfen als eine geschlossene proprietäre Lösung.
Empfehlung. Wer in der Drohnenlogistik investiert, sollte den GitHub-Code des MIT Aerospace Controls Lab in die eigene Evaluierung aufnehmen. Eine Bewertung im realen Einsatz dauert vier bis sechs Wochen und liefert dann Aufschluss, ob das System die hauseigenen Reaktionszeiten erfüllt. Eine umfassende Übersicht zur aktuellen Robotik-Landschaft hilft beim Einordnen der Marktposition.
Den vollständigen Code und das Paper finden Sie über die MIT-Übersicht zum Thema autonome Fahrzeuge.
Mehr #MIT News
Mehr zu MIGHTY
Mehr Newshunger?
