Gemüseerntemodul für Mehrzweck Agrarroboter

GEM

gefördert durch

Die COVID-19 Pandemie hat aufgezeigt, dass die systemische Abhängigkeit des lokalen Gemüsebaus von ausländischen Saisonarbeitskräften Krisen verstärken kann. Daraus resultiert ein gesteigerter Bedarf an nachhaltigen Automatisierungslösungen. Das in diesem Projekt entwickelte Gemüseerntemodul für Mehrzweck-Feldroboter (GEM) schließt diese Lücke, indem durch eine Vollautomation des Ernteprozesses die Notwendigkeit an monotoner und körperlich anstrengender Feldarbeit reduziert wird. Dadurch werden bei geringerem Aufwand höhere Erträge auf der Feldfläche erzielt.

Hardwareentwicklung

Das Gemüseerntemodul wird in drei verschiedenen Umgebungen entwickelt und erprobt. Der Roboterteststand im Labor, der abgebildete Laboraufbau des Gesamtmoduls und im Rahmen der Systemintegration am DaVegi System.

Softwareentwicklung

Alle benötigten Automatisierungsabläufe werden in Simulationsumgebungen entwickelt und erprobt, bevor sie auf das reale System übertragen werden.

Laborversuche

Im Labor erfolgen Tests, teilweise auch an Kunststoffbällen, um unabhängig von der Pflanzenverfügbarkeit die Prozesse laufend verbessern zu können.

Pflanzenerkennung

Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche Ernte ist die Pflanzenerkennung. Dazu wird fortlaufend Bildmaterial aufgenommen, um im Anschluss mit Methoden des maschinellen Lernens für die Pflanzenerkennung verwendet zu werden.

Systemintegration und Feldtests

Am Ende steht die Systemintegration und Feldtests auf den realen System. Die AI.Land GmbH verfolgt die modulare Nutzung des Erntemoduls im ETAROB und DaVegi.