High-Tech-Umgebung für Objekterkennungs-Tests

Intelligente Assistenzsysteme und hochautomatisierte Maschinen können die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft steigern. Wie aber steht es um die Objekterkennung und die Umgebungswahrnehmung solcher Landmaschinen im Feld? Denn trotz schwieriger Umweltfaktoren auf dem Feld müssen sich autonome Assistenzsysteme zurechtfinden und Landmaschinen sicher bewegen können. Dieser Frage beschäftigt sich das Projekt «AI-TEST-FIELD» des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) zusammen mit den Partnern Krone, Lemken und der Hochschule Osnabrück.

Dabei geht es um sichere und zertifizierbare Sensorsysteme zur so genannten semantischen Umgebungswahrnehmung. Das Projekt soll eine wichtige Brücke bilden, um den Stand der Grundlagenforschung auf die praktischen Bedürfnisse der Agrarbranche zu übertragen und künftige Zertifizierungsprozesse anzustossen. Dafür haben die Forscher extra eine High-Tech-Versuchsumgebung auf landwirtschaftlichem Boden eingerichtet.

Auf dem zu errichtenden Testfeld soll die Umgebung mit den verschiedenen Randbedingungen in der Landwirtschaft mittels eines mit unterschiedlicher Sensorik (wie Laserscanner, Stereokamera, Time-of-Flight-Kamera, Ultraschall und Radar) ausgestatteten Trägerwagens erfasst werden. Dieser wird exakt und reproduzierbar entlang eines Schienenparcours durch das Feld-Setting geführt. Zusammen mit den Metadaten der Erhebungen, wie Wetterbedingungen oder Tageszeit, liefern die Rohdaten die nötige Datenbasis für eine Steuerung auf Basis von Algorithmen. Später werden die erzeugten und für den Einsatz tauglichen maschinenunabhängigen Algorithmen aus dem Testfeld auf reale Landmaschinen übertragen und bewertet.

Bild: In einer virtuellen Simulation planen die Forschenden den Aufbau eines schienengebundenen Sensorträgers und fester Objekte, die später den unterschiedlichen wechselnden Extrembedingungen in der Landwirtschaft ausgesetzt sind. Quelle: Hochschule Osnabrück, Jaron Martinez