Der Markt für mobile Robotik erlebt ein startkes Wachstum, und diese Art von Robotern wird in verschiedenen Sektoren eingesetzt, wie zum Beispiel in der Überwachung, Erkundung, in Smart Cities und in der Landwirtschaft.
Generation Robots hat einen mobilen Roboter für eine Hochschule und ein Labor in Bordeaux angepasst, um einer Herausforderung bei der Datensammlung in Weinbergen zu begegnen. Es handelt sich um ein experimentelles Forschungsprojekt.
Unser Team besuchte das Weinbergsgelände des Château Luchey-Halde, begleitet von 4 Forschungsprofessoren der IMS Bordeaux, um den Roboter in Aktion zu sehen. Das Ziel dieser Forscher ist es, eine umfangreiche Datenbank aufzubauen, die Fotos von Weinblättern und Trauben in allen Entwicklungsstadien, zu allen Jahreszeiten, mit oder ohne Krankheiten usw. enthält. Diese Datenbank kann beispielsweise genutzt werden, um Anwendungen oder Schnittstellen von Dritten zu entwickeln, die Landwirten helfen können, Krankheiten frühzeitig zu erkennen, die Phänologie zu überwachen (die Studie der Entwicklungsphasen von Pflanzen) oder zukünftige Erträge vorherzusagen (Liter pro Hektar).
Um diese Fotosammlung durchzuführen, wurde bei den ersten Tests eine Kamera auf einem Stativ verwendet, die ein Teammitglied alle Meter bewegte, um Fotos von Blättern an fast allen Weinreben zu machen. Diese Technik bindet eine Person in einer langen und mühsamen Aufgabe (die je nach Wetterbedingungen auch sehr anstrengend sein kann).
Um Zeit zu sparen und den Transport der Fotoausrüstung zu erleichtern, verwendete das Team eine Schubkarre, auf der die gesamte Ausrüstung montiert war (einschließlich eines leistungsstarken Industrieblitzes für Fotos bei Standardbeleuchtungsbedingungen, unabhängig von der Außenhelligkeit). Am Ende waren die Einschränkungen ziemlich ähnlich wie bei der Stativmethode.
Daher entschieden sich die Forscher für eine mechanische Lösung, bei der die fotografische Ausrüstung an zwei Seiten von Traktoren montiert wurde, die regelmäßig durch die Weinberge fuhren. Diese Lösung erwies sich als unbefriedigend, weil der durch den Traktor aufgewirbelte Staub, Vibrationen und Laub die Sensoren beeinträchtigen können.
Das Forschungsteam kam dann auf die Idee, diese Aufgabe, bei der die menschliche Intervention entallfen kann, zu automatisieren. SCOUT, entwickelt von AgileX Robotics und vertrieben von Génération Robots, ist eine Serie kleiner, geländegängiger mobiler Roboter, die besonders für den Agrarsektor geeignet sind.
Der SCOUT 2.0 wurde vom Forschungsteam eingesetzt, um mit den aufgetretenen Herausforderungen umzugehen. Anfangs angepasst von Generation Robots (einschließlich der Erweiterung durch ein GPS-Modul), installierte das Team dann die Bildgebungsgeräte auf dem Scout 2.0. Mit diesem integrierten Bildgebungssystem (ARGB-Kameras und Industrieblitze) erfasst der angepasste Roboter optimal Fotos von Vegetation und Früchten. Derzeit schafft er es, Zehntausende von Bildaufnahmen pro Woche zu machen, was zu einer erheblichen Menge gesammelter Daten führt. Das Projekt trägt den Namen SCOUT & CIE und wird von der Universität Bordeaux im Rahmen des Projekts ROP6 finanziert sowie teilweise von der Region Nouvelle Aquitaine.
Einführung des Roboters SCOUT 2.0
Konzipiert für Forschung, Unterricht und Entwicklung in der industriellen Robotik, fällt die mobile Basis SCOUT 2.0 in die Kategorie der UGVs oder unbemannten Bodenfahrzeuge. Neben der CE-Zertifizierung bietet diese autonome mobile Basis eine vielfältige Palette von mechanischen Merkmalen und interessanten Bewegungsleistungen:
- Ein robustes Chassis, das bis zu 50 kg tragen kann.
- Wendige Lenkung mit 4-Rad-Antrieb und unabhängiger Federung.
- Ein Null-Wendekreis für Drehungen in engsten Räumen.
- Anpassungsfähigkeit für den Einsatz auf jedem Gelände-innen und außen.
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Zwei Kommunikationsschnittstellen (CAN und RS232) zum Übertragen von Daten, die sich auf Bewegung, Richtung usw. beziehen, sowie für die sekundäre Entwicklung.
Eine Lösung, die die Zeit des Forschungsteams optimiert
Derzeit wird der SCOUT 2.0 von einem Forscher ferngesteuert, der sich mithilfe eines Detection-Algorithmus und Bildverarbeitung durch die Reihen bewegt. Mittelfristig wird der Roboter diese Aufgaben autonom durchführen und somit Zeit für das Forschungsteam freisetzen, um sich mehr auf Herausforderungen bei der Bildverarbeitung, das Lernen oder die Verbesserung von Algorithmen zu konzentrieren.
Beispiele für Anwendungen, die mit diesem System entwickelt werden können:
Dieses System könnte beispielsweise schnell die Trauben in einem Weinberg zählen. Es könnte auch den Reifungsfortschritt in verschiedenen Bereichen des Feldes erkennen. Dies könnte dazu beitragen, den Ertrag des Feldes mehrere Monate im Voraus vorherzusagen. Eine Lösung wie diese könnte verwendet werden, um Krankheiten (z.B. Esca, Mehltau) durch die Analyse zahlreicher Bilder durch eine KI zu erkennen. Dies ist eine anspruchsvolle Aufgabe, da sich der Roboter mit einer Geschwindigkeit von 3 oder 6 km/h bewegt und (noch) nicht alle Krankheiten erkennen kann.
Was sind unsere künftigen Ziele?
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Die Integration eines GPS mit einer Kamera würde es ermöglichen, die Reihen zu lokalisieren, in denen die Bilder aufgenommen wurden. Derzeit wird der Roboter von Ingenieuren ferngesteuert, aber in Zukunft wird er automatisiert sein.
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Der Roboter kann nicht im Regen arbeiten, da die Bilder unscharf werden und der Blitz nur Regentropfen einfängt.
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Diese Forscher sind überzeugt, dass das Einbringen von Sensoren auf die Parzellen es den Landwirten ermöglichen würde, ihre Ernten besser zu verwalten und ein tieferes Verständnis für die Verbreitung von Krankheiten zu haben.
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Dieser Roboter könnte für Winzer sehr nützlich sein: Zum Beispiel könnte er dabei helfen, die optimale Anzahl von Erntehelfern während der Ernte zu bestimmen, insbesondere nach Rebsorten. Äußerst nützlich für die Logistik der Ernte, die transport logistics, die Verteilung der Trauben sowie Verkaufsprognosen.
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Das Anbringen der Kamera an einem robotergesteuerten Arm, der an die mobile Basis angepasst ist, würde es ermöglichen, Fotos von Trauben zu machen, die hinter dem Weinlaub versteckt sind. Dies stellt eine mittelfristige Entwicklung der robotischen Lösung dar.
