Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

AgriApps (Applikationsmodule für die automatisierte Bewirtschaftung von landwirtschaftlichen Sonderkulturen)

AgriApps

Im BMBF-Projekt AgriApps (Applikationsmodule für die automatisierte Bewirtschaftung von landwirtschaftlichen Sonderkulturen) wird ein modulares Konzept zur Automatisierung landwirtschaftlicher Aufgaben erforscht. Ein autonomer Roboter kann mit verschiedenen „Apps“ ausgestattet werden, die unterschiedliche Aufgaben erledigen. Dadurch kann eine hohe Auslastung des Roboters über unterschiedliche Jahreszeiten hinweg und somit ein wirtschaftlicher Betrieb erreicht werden.

Als Beispiel wurde im Projekt eine App zur mechanischen Beikrautregulierung in Sonderkulturen entwickelt. Mehrere Kreiseleggen entfernen das Beikraut und lockern den Boden, während der Roboter autonom durch die Pflanzenkultur fährt. Eine Aktorik erlaubt die Positionierung der mechanischen Manipulationseinheit, sodass die Beikrautregulierung sowohl zwischen den Pflanzenreihen als auch innerhalb einer Pflanzenreihe möglich ist.

 

Erkennung von Nutzpflanzen und Beikraut

Voraussetzung dafür ist die am Fraunhofer IOSB entwickelte automatische Unterscheidung von Nutzpflanzen und Beikraut. Während der Fahrt des Roboters erfasst ein Multisensormodul die zu bearbeitende Pflanzenreihe. Basierend auf Form-, Farb- und Texturmerkmalen werden die Nutzpflanzen von Beikraut und Erdboden unterschieden. Die Klassifikationssoftware lernt diese Unterscheidung aus einer kleinen Menge an Trainingsdaten und kann somit leicht an verschiedene Anwendungsszenarien angepasst werden. Die Erkennungsergebnisse werden in Echtzeit für die Ansteuerung des Manipulators zur Beikrautregulierung verwendet.

 

 

 

Veröffentlichungen

Frese, F., Frey, C.; Meßmer, F.; Pfeiffer, K.; Sander, S.; Di Marco, D.; Wenger, M.; Albert, A.; Wopfner, M.; Burkhardt, A.; Hochdorfer, S.; Bittner, M.; Bosch, J.; Strobel, M.: AgriApps – An App-based Solution for Field-Robot-Based Agriculture. In: Max-Eyth-Gesellschaft für Agrartechnik: Land-Technik, AgEng 2015 - Innovations in agricultural engineering for efficient farming. Conference: Agricultural Engineering, Hannover 6.-7. November 2015, pp. 263-272, Düsseldorf: VDI-Verlag, 2015 (VDI-Berichte 2251), ISBN: 978-3-18-092251-5

 

Frese, C.; Meyer, J.; Frey, C.: Discrimination of plants and weed by multi-sensor fusion on an agricultural robot. In: Proceedings International Conference of Agricultural Engineering, Juli 2014.

 

Meyer, J.; Frese, C.; Frey, C.: Erkennung von Beikraut in Sonderkulturen durch Klassifikation von Multisensorinformation. In: M. Zude-Sasse, M. Kraft (Hrsg.), 20. Workshop Computerbildanalyse und Sensorik in der Landwirtschaft, Mai 2014, Bornimer Agrartechnische Berichte, Bd. 88, S. 191-199, Leibniz-Institut für Agrartechnik Potsdam-Bornim e.V., 2015.

 

Projektpartner/ Förderer

Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), Förderkennzeichen: 01IM12002A-D, Laufzeit: 1. März 2013 - 29. Februar 2016.
Projektpartner sind InMach, BOSCH und das Fraunhofer IPA.

 

Link zur Projektwebseite:    http://www.inmach.de/agriapps