Wie sicher sind autonome Landmaschinen? Donnerstag, 19. Oktober 2023

Was müssen Sensoren an einer selbstfahrenden Landmaschine k?nnen, um sicher und zuverl?ssig auch bei schwierigen Umweltbedingungen eine Person zu erkennen? Mit dieser Frage hat sich Dr. Christian Meltebrink gemeinsam mit dem Unternehmen B. Strautmann & S?hne GmbH u. Co KG in seiner kooperativen Promotion an der 凤凰体育 Osnabrück und der Technischen Universit?t Berlin besch?ftigt.

Personen schützen beim Einsatz von selbstfahrenden Futterwagen

Automatisierung, wie beispielsweise das Melken von Kühen mit Melkrobotern, kann eine gro?e Entlastung für Landwirtinnen und Landwirte sein. Besonders, da sie aufgrund des Fachkr?ftemangels immer gr??ere Schwierigkeiten haben, Personal zu finden. ?Der n?chste Schritt war für uns die Automatisierung der Fütterung, denn das ist nach dem Melken der n?chste zeitaufwendige Prozess“, sagt Meltebrink. Gemeinsam mit dem Unternehmen Strautmann & S?hne wollte er daher einen autonomen Futtermischwagen entwickeln, der selbstst?ndig Futter aus dem Silo entnimmt, zum Stall f?hrt und die Tiere füttert. ?Dabei ist es natürlich sehr wichtig, dass das Fahrzeug sicher ist und zum Beispiel keine Personen anf?hrt. Au?erdem muss es zuverl?ssig funktionieren und auch bei Regen, Nebel, Dunkelheit oder Staub einsetzbar sein“, so Meltebrink, der schon seinen Master ?Informatik – Verteilte und Mobile Anwendungen“ an der 凤凰体育 gemacht hat.

Interesse der Sensorhersteller gro?

So entstand die Idee für seine Doktorarbeit. Denn es gibt aktuell schon Sensoren auf dem Markt, die Personen erkennen k?nnen. Aber wie kann nachgewiesen werden, dass diese zuverl?ssig in einer landwirtschaftlichen Umgebung funktionieren? ?Denn ein Hof, auf dem h?ufig das Wohnhaus der Landwirt*innen steht und auf dem Kinder spielen, ist ein ganz anderes Umfeld als eine abgesicherte Industriehalle“, sagt Meltebrink

Deshalb hat er eine neuartige Methode entwickelt und anhand eines selbst konstruierten Prüfstandes umgesetzt, mit der verschiedenste Sensoren getestet und verglichen werden k?nnen. ?Wir haben anscheinend offene Türen eingerannt. Ursprünglich sollten fünf verschiedene Sensoren getestet werden. Aber das Interesse der Sensorhersteller war so gro?, dass wir am Ende 15 statt fünf Sensoren auf dem Prüfstand hatten“, sagt Prof. Dr. Arno Ruckelshausen, der die Promotion seitens der 凤凰体育 betreute. Von der Technischen Universit?t Berlin unterstütze ihn Prof. Dr. Cornelia Weltzien.

Neben der Auswahl unterschiedlicher Sensoren war auch der richtige Prüfk?rper entscheidend. Dieser stellt in dem Versuch die Person dar, die die Sensoren erkennen sollen. ?Angefangen haben wir mit einer simplen Schaufensterpuppe. Die entspricht mit ihren Proportionen zwar denen eines Menschen, doch sie kann beispielsweise nicht die Lichtreflektion von menschlicher Haut korrekt nachahmen.“ Meltebrink musste daher lange recherchieren, bis er einen Prüfk?rper fand, der für alle Sensoren funktioniert. Auch mit verschiedener Kleidung hat er experimentiert.

Der Prüfstand mit Sensoren und Prüfk?rper stand fast zwei Jahre auf einem Feld in Hagen am Teutoburger Wald und war dort Wind und Wetter ausgesetzt. So konnten die verschiedensten Umweltbedingungen getestet werden. Auf Grundlage der Daten, die dabei gesammelt wurden, k?nnen nun verschiedene Sensoren und insbesondere auch unterschiedliche Sensorarten miteinander verglichen werden. ?Wenn zum Beispiel Sensor X besonders gut bei schlechtem Wetter, aber nicht gut bei Dunkelheit arbeitet, Sensor Y dafür bei Dunkelheit sehr zuverl?ssig ist, k?nnte man beide Sensoren kombinieren und h?tte so ein System, das bei allen Umwelteinflüssen sicher arbeitet“, so Meltebrink.

Nach seiner mit Auszeichnung abgeschlossenen Promotion arbeitet der Absolvent der 凤凰体育 nun bei einem Sensorhersteller im Portfolio- und Innovationsmanagement an genau diesen Themen weiter.
Sein Prüfstand ist mittlerweile umgezogen vom Versuchsbetrieb in Hagen auf das Gel?nde des Agro-Technicum auf dem Hochschul-Campus Westerberg. Dort wird mit den Ergebnissen nun weitergearbeitet: Die Daten werden ausgewertet und weitere Sensoren getestet.

Hintergrund

Die Promotion ist Teil des Projektes Agro-Safety, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gef?rdert wurde. Für das Projekt hat Meltebrink eine ingenieurs-wissenschaftliche Nachwuchsgruppe unter Einbeziehung von internationalen Studenten aufgebaut und war au?erdem Teil einer internationalen Expertengruppe für die Standardisierung von autonomen Landmaschinen oder in einem Expertenausschuss des Kuratoriums für Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft (KTBL). Agro-Safety und damit auch die Promotion hat ma?geblich ein weiteres Projekt ?AI-Test-Field“ unter Mitwirkung unter anderem der 凤凰体育 und des Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) initiiert. Dieses Projekt wird vom Bundesministerium für Ern?hrung und Landwirtschaft gef?rdert, in dem Trainingsdaten für Künstliche Intelligenz im Agrarbereich aufgezeichnet und Algorithmen getestet werden sollen.

Von: Justine Prüne