10/06/2021 - Projekt SureVeg. Robotik und Präzision Landwirtschaft auf der Suche nach einer nachhaltigeren Produktion

Menéame

Ein Team von Forschern aus der Polytechnische Universität Madrid (UPM), bestehend aus den Robotisch und Cybernetikum (ROBCIB) des CAR CSIC-UPM und der Forschungsgruppe LPF-TAGALIA der ETSIAAB-UPM, hat ein Robotersystem entwickelt, das sich auf die individuelle Befruchtung jeder heterogenen Pflanze in Reihen spezialisiert hat. Dies wurde dank der vegetativen Analyse durch ein modernes Sensorsystem auf der Grundlage von Lasermessungen und multispektralen Bildern möglich. Die Ergebnisse sind sehr vielversprechend und dienen dazu, den Einsatz von Düngemitteln zu optimieren und so die Umweltauswirkungen der Kulturen zu minimieren.

Projekt SureVeg. Robotik und Präzisionslandwirtschaft auf der Suche nach einer nachhaltigeren Produktion

Das Projekt SureVeg (Strip-croping and recycling of waste for biodiverse and resoURce-Efficient intensive VEGetable production) ist ein europäisches Projekt, an dem ein Konsortium aus zwölf Partnern aus Universitäten, Forschungszentren und Unternehmen aus sieben Ländern der Europäischen Union (Dänemark, Niederlande, Belgien, Italien, Finnland, Spanien und Lettland) beteiligt ist, zu denen auch die Polytechnische Universität Madrid gehört.

Das spanische Team, das sich aus den Forschungsgruppen ROBCIB und LPF-TAGALIA zusammensetzt, zielt im Rahmen des Projekts auf die Entwicklung intelligenter Robotersysteme für Reihenkulturen ab. Dies wurde durch die Integration eines manipulativen Roboters in sensorische und handlungsfähige Systeme durch Anwendung von Algorithmen zur Identifizierung, Lokalisierung und Bewertung der Bedürfnisse der einzelnen Anlagen erreicht. So wird eine individuelle Behandlung angestrebt, die die Umweltauswirkungen von Inputs limitiert.

Projektphasen

Die jüngsten Fortschritte bei der Simulationssoftware haben es ermöglicht, das Projekt in zwei Phasen zu entwickeln: eine virtuelle Simulation und eine echte Feldtest.

In einer Erste PhaseDas Forschungsteam hat einen sehr realistischen Simulator des Feldes eingeführt, indem es Reihen von Pflanzen (Granulat, Bohnen, Bohnen) und die Verwaltung des Kommunikationssystems mit der Robotik-Plattform nachbildete. Dies ermöglichte es, die Algorithmen von sensorischen Systemen, die Bewegungen des Roboterarms zu bewerten, um Schäden an Pflanzen und die unter ROS verwendete Überwachungs- und Kommunikationsarchitektur zu vermeiden (Roboter Operating System).

La Stufe 2, was der tatsächlichen Testphase im Feld entspricht, erforderte die Implementierung eines neuen Lokalisierungssystems, um die Anwendung der Behandlung mit dem Roboterarm präziser zu gestalten. Diese Methode basiert auf den Messungen, die aus der Reihe der Kultur durch ein Lasersystem gewonnen werden. Damit werden einzigartige Details aus der Umgebung (Ecken, Kanten usw.) gezogen, die dem Roboter in Bezug auf die Kulturen widerstehen. So wird bei einer ersten Beobachtung des Bodens eine Gesamtkarte erstellt, auf der die Pflanzen lokalisiert und ihre besonderen Bedürfnisse bewertet werden. Bei der zweiten Beobachtung erhält der Roboter eine detaillierte und aktualisierte lokale Sicht, stellt sie auf die Gesamtkarte und wendet auf der Grundlage der Analyse der multispektralen Bilder die richtige Behandlung an.

Die gemeinsame Arbeit der ForschungsgruppeLPF-TAGALIA, verantwortlich für die Analyse des vegetativen Bedarfs der Pflanzen, und die Gruppe Robotik und Cybernetik, die für das Robotersystem zuständig ist, hat die Durchführung der Pflanzenbefruchtung auf der Grundlage der strategischen Ziele des europäischen Projekts ermöglicht.

Antonio Barrientos, Forscher an der UPM, erklärte: "Dieses Projekt bietet sehr vielversprechende Ergebnisse im Bereich der Präzisions-Branche, die auf die Landwirtschaft angewendet wird, und erzielt als wichtigste Ergebnisse eine Optimierung der Menge des organischen Düngers, der in bestimmten Bereichen von Pflanzen mit spezifischen Bedürfnissen eingesetzt wird, dank der implementierten Lokalisierungs- und Wahrnehmungssysteme, die High-Tech-Sensoren verwenden."

Ref.

Christyan Cruz Ulloa, Anne Krus, Antonio Barrientos, Jaime Del Cerro, Constantino Valero; Robotic Fertilisation Using Localisation Systems Based on Point Clouds in Strip-Cropping Fields. Agronomy 2021, 11(1), 11; https://doi.org/10.3390/agronomy11010011

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Polytechnische Universität Madrid (Bild und Nachrichten)

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