Automatisierungs- und Robotersysteme

Projekt 5G Smart Country, Teilprojekt Smart Farming

Hintergrund

• Die Landwirtschaft steht im Mittelpunkt zentraler Herausforderungen wie der sicheren Versorgung einer wachsenden Bevölkerung, Flächendegradation, Klimawandel und Ressourcenverknappung

Ziel

• Die Effizienz einer produktiven, transparenten und nachhaltigen Landwirtschaft mit gesellschaftlicher Akzeptanzsoll durch datenbasierte Anwendungen gesteigert werden.

Arbeitsinhalte

• Kooperative Nutzung von Feldrobotern und UAV unter Einbindung von 5G, Edge- und Cloudcomputing
  • Auffinden von Unkrautnestern
  • Mechanische Unkrautbekämpfung
  • Variable Aus-/Gleichstandsaat als Teilaspekt von Spot Farming
  • Auffinden von Wildtieren

Kooperationspartner im Teilprojekt Smart Farming

MOnitoring and DEFence against Yellows virus

Hintergrund

• Das Verbot von Neonikotinoiden im Jahr 2019 hat das vermehrte Auftreten des virösen Vergilbungsvirus zur Folge, das letztlich mit signifikanten Ertragsverlusten verbunden ist.

Ziel

• Das Hauptziel des Projekts ist die Entwicklung resistenter Zuckerrübensorten durch den beteiligten Saatguthersteller.
• Zudem sollen natürliche Nützlinge zur Bekämpfung der ursächlichen infektiösen Schädlinge eingesetzt werden.

Arbeitsinhalte

• Ausbringung von Schädlingen und Nützlingen im Rahmen von Sortenversuchen des Saatgutherstellers mittels Drohnen und Robotern
• Detektieren von Vergilbungsspots auf dem Feld mittels UAV
• Gezieltes Ausbringen von Nützlingen bei Vergilbungsspots

Elektroniksystem zur Lokalisierung auf Basis von Bodenradar-Daten

Hintergrund

• Aktuelle GNSS- und optische Sensoren können keine Lokalisierung im 24/7-Betrieb oder in allen Anwendungsbereichen garantieren
• Bodenradare messen langzeitstabile und einmalige Strukturen des Untergrunds

Ziel

• Entwicklung eines Algorithmus zur Fahrzeuglokalisierung für ein Stepped-Frequency-Bodenradar mit einer Mehrantennenanordnung

Arbeitsinhalte

• Lokalisierung auf Strecken (z.B. einer Straße) und Flächen (z.B. Betriebsgelände)

• Untersuchung verschiedener klassischer und KI-basierter Algorithmen zur Datenverarbeitung

Adaptive Regelung der Ernte- und Reinigungsorgane eines Rübenroders

Hintergrund

• Dauerhafte und hohe Belastung für die Fahrer von Erntemaschinen während der Erntezeit
• Optimales Ernteergebnis ist abhängig von den variierenden Erntebedingungen

Ziel

• Aufbau eines „Experten-“/Assistenzsystems zur Entlastung des Fahrers bei der Einstellung der Erntemaschine

Arbeitsinhalte

• Entwicklung einer Methode zur Beurteilung der Prozessqualität
• Identifikation der Wechselwirkung zwischen Erntemaschine und Umgebung
• Entwicklung und Überprüfung des „Experten-“/Assistenzsystems im Praxiseinsatz