Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Weihnachtsbaumroboter. Autonome Trägerplattform zur Pflanzung, Pflege und Langzeitkartierung von Weihnachtsbaumkulturen (WeBaRo) - Teilprojekt 1 |
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| Titel (englisch): | Collaborative project: Christmas tree robot. Autonomous robot platform for planting, care and long-term mapping of Christmas tree cultures (WeBaRo) – subproject 1 |
| Akronym: | Gartenbau 4.0 |
| Beschreibung (dt.): | Der konventionelle Weihnachtsbaumanbau ist sehr arbeitsintensiv und zeichnet sich zudem durch einen hohen Pestizideinsatz während der Aufzucht aus. Im Sinne eines nachhaltigen und wirtschaftlichen Anbaus können beide Faktoren als große Herausforderung angesehen werden. Um diesen zu begegnen, wird im WeBaRo-Projekt eine kostengünstige, autonome Roboter-Trägerplattform entwickelt und erprobt, die einen ressourcenschonenden, effizienten Weihnachtsbaumanbau ermöglicht. Um Tätigkeiten während der gesamten Aufzucht maschinell und autonom durchführen zu können, wird die Trägerplattform mit auswechselbaren, praxiserprobten Anbaugeräten ausgestattet. Zur mechanischen Unkrautbekämpfung wird ein Schwingarmmulcher eingesetzt, so dass der Einsatz von Totalherbiziden substituiert und Arbeitskosten zur manuellen Unkrautbekämpfung eingespart werden. Darüber hinaus kann ein Gerät zur Einzelpflanzendüngung zwecks gezielter und sparsamer Düngemittelapplikation an die Plattform angebaut werden. Zur Pflanzung der Setzlinge wird die Plattform mit einem Pflanzlochbohrer bestückt. Die genaue Position der Pflanzlöcher wird durch einen Algorithmus flächenspezifisch berechnet; anschließend können diese zentimetergenau, georeferenziert gebohrt werden. Als Ergebnis dieses Vorgehens wir eine virtuelle Karte mit georeferenzierten Baumpositionen erstellt - die Basis für die satellitengesteuerte Navigation bei allen weiteren autonomen Arbeiten in der Kultur. Um die Robustheit der Navigation zu erhöhen, werden zusätzlich 3D-Sensoren genutzt. Die während des Robotereinsatzes durch das Sensorpaket gesammelten Pflanzendaten werden jeder Pflanze in der virtuellen Karte als Metainformation hinzugefügt. Diese Daten können nicht nur vom Anbauer zur (Online-)Vermarktung genutzt werden; sie bilden außerdem den Grundstein zur Entwicklung eines deep-learning basierten Systems zur Überwachung des Gesundheitszustandes und zur Klassifizierung der Bäume. |
| Beschreibung (engl.): | Conventional Christmas tree cultivation is very labour-intensive and is also characterised by a high use of pesticides during rearing. In terms of sustainable and economic cultivation, both factors can be seen as a major challenge. In order to meet these challenges, the WeBaRo project is developing and testing a cost-effective, autonomous robot carrier platform that enables resource-saving, efficient Christmas tree cultivation. The carrier platform will be equipped with exchangeable, field-tested attachments so that activities can be carried out automatically and autonomously throughout the entire rearing process. A swing arm mulcher will be used for mechanical weed control. This substitutes the use of total herbicides and saves labour costs for manual weed control. In addition, a device for single plant fertilisation can be attached to the platform for targeted and economical fertiliser application. For planting the seedlings, the platform is equipped with a planting hole drill. The exact position of the planting holes is calculated area-specifically by an algorithm; these can then be drilled georeferenced to the nearest centimetre. As a result of this procedure, a virtual map with georeferenced tree positions is created - the basis for satellite-controlled navigation in all further autonomous work in the crop. In order to increase the robustness of the navigation, additional 3D sensors are used. The plant data collected by the sensor package during robot operation are added to each plant in the virtual map as meta information. These data can not only be used by the grower for (online) marketing; they also form the basis for the development of a deep-learning based system for monitoring the health status and classifying the trees. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.01.2020 / Ende: 31.12.2024 |
| Ausf. Einrichtung: | Universität Siegen - Fakultät IV - Fachbereich 12 - Elektrotechnik und Informatik - Lehrstuhl für Echtzeit Lernsysteme - Institut für Echtzeit Lernsysteme (EZLS), Siegen |
| Themenfelder: | Pflanzenbau, crop production |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Wirtschaftsdünger, farmyard manure, Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health, Nachhaltigkeit, sustainability, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Waldbau, silviculture, sonstiges Nadelholz, other coniferous wood, Unkraut/Beikraut, weed, Informations-Kommunikationstechnologie, information-communicationtechnology |
| Förderkennzeichen: | 2818503A18 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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