Agrorobotik. Beim Einsatz von Maschinen in der Landwirtschaft nimmt die Robotik eine zunehmend bedeutsame Rolle ein. Roboter nehmen Menschen Arbeit ab, indem sie automatisiert landwirtschaftliche Flächen bewirtschaften, z.B. indem sie bei der Ernte von Erdbeeren, Gurken und Tomaten helfen.
Bilderkennung für Roboter. Bildverarbeitung spielt in der Agrorobotik eine entscheidende Rolle. Damit Roboter ihre Arbeitsgegenstände erkennen bzw. deren Zustände richtig einschätzen können, bedarf es intelligenter Bildanalyseverfahren. Diese werden meist mit Neuronalen Netzen umgesetzt. Die Roboter sollen z.B. erntereife Früchte oder Krankheiten an Pflanzen erkennen, um dann entsprechende Aktionen, z.B. das Pflücken einer Frucht, auszuführen.
Kompetenzen im Bereich der künstlichen Intelligenz und Data Science
- Agrorobotik
- Bilderkennung mit neuronalen Netzen
- Anwendung von Deep Learning
Prof. Dr.-Ing. Hans-Peter Dünow
Regelungstechnik/Sensorik, Hochschule Wismar
Ausgewählte Projekte
Agrorobotik und Bilderkennung in der Erdbeerernte
In Zusammenarbeit mit der Firma IAV und der Forschungsgruppe CEA entwickelt Prof. Dünow Roboter, die in der Lage sind, Erdbeeren sowohl im Feld als auch an Stellagen zu ernten. Der Roboter muss sowohl erkennen, ob es sich um reife Früchte handelt, als auch den Stängel, an dem die Erdbeere von der Pflanze getrennt werden kann. Neuronale Netze helfen bei dieser Art der Bilderkennung. Diese müssen zunächst mit vorklassifizierten Bildern trainiert werden. Besonderer Vorteil der Entwicklung von Prof. Dünow ist, dass Bilder in geringer Auflösung und damit auch eine einfache Kamera am Roboter ausreichend sind. Hat der Roboter per Bilderkennung den Stängel der Erdbeere erkannt, wird eine Trajektorie berechnet, mit der sich der Roboterarm auf sein Ziel zubewegt, so dass er schließlich die Frucht abtrennen kann.