SOILAssist2

Nachhaltige Sicherung und Verbesserung von Bodenfunktionen durch intelligente Landbewirtschaftung

Die Bodenverdichtung durch Landmaschinen bei der Feldbearbeitung schadet der Ressource Boden. In SOILAssist werden bodenschonende Fahrstrategien für die Feldbearbeitung entwickelt. (Foto: Astrid Ullrich, DFKI GmbH)
Die Bodenverdichtung durch Landmaschinen bei der Feldbearbeitung schadet der Ressource Boden. In SOILAssist werden bodenschonende Fahrstrategien für die Feldbearbeitung entwickelt. (Foto: Astrid Ullrich, DFKI GmbH)
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Automatisierung und Optimierung gewinnen in landwirtschaftlichen Prozessen seit Jahren an Bedeutung. Neben Effizienzsteigerung rückt auch Bodenschonung zunehmend in den Fokus der Landmaschinentechnik. Das Projekt SOILAssist-2 greift dieses Problem auf und beschäftigt sich mit der Entwicklung praktisch einsetzbarer Verfahren und Werkzeuge für eine optimale und bodenschonende Feldbewirtschaftung.

Laufzeit: 01.10.2018 bis 30.09.2021
Zuwendungsempfänger: DFKI GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Förderkennzeichen: 031B0684B
Webseite: https://www.soilassist.de/
Partner: Johann Heinrich von Thünen-Institut (Inst. f. Agrartechnologie, Stabstelle Boden, Stabstelle Klimaschutz),
Christian-Albrecht Universität zu Kiel (Lehrstuhl f. Physische Geographie),
Universität Osnabrück (Lehrstuhl f. Informatik)
Team: Team VIII - Wissensbasierte Langzeitautonomie
Anwendungsfelder: Agrarrobotik
Verwandte Projekte: marion
Mobile autonome, kooperative Roboter in komplexen Wertschöpfungsketten (08.2010- 11.2013)
SmartBot
robotische Lösungen für Landwirtschaft, Schiffbau und mittelständische Produktion (04.2011- 12.2014)
SOILAssist
Nachhaltige Sicherung und Verbesserung von Bodenfunktionen durch intelligente Landbewirtschaftung (07.2015- 06.2018)
Verwandte Robotersysteme: Innok Heros

Projektdetails

Im Rahmen der Förderinitiative „Boden als nachhaltige Ressource für die Bioökonomie“ (BonaRes) des BMBF hat DFKI Robotics Innovation Center im Projekt SOILAssist ein adaptives Echtzeit-Assistenzsystem für Landmaschinen entwickelt. Fahr- und Bearbeitungsstrategien werden online geplant und dem Fahrer über Assistenzfunktionen zur Verfügung gestellt.

Die Ergebnisse der ersten Phase sollen nun in dem Folgeprojekt SOILAssist-2 erweitert werden: Hierbei steht die Betrachtung verschiedener Ernteszenarien sowie die Integration einer semantischen Umgebungsrepräsentation im Vordergrund.

Die Zielsetzung ist die räumliche und zeitliche Prozessplanung und Koordination mehrerer Fahrzeuge unter Berücksichtigung eines Modells, das Bodeneigenschaften repräsentiert. Dabei stehen die Auswirkungen der Befahrung auf die Bodenstruktur im Vordergrund. Diese Auswirkungen werden von der Christian-Albrecht Universität zu Kiel analysiert. Das dem Assistenzsystem zugrundeliegende Bodenmodell wurde in SOILAssist vom Thünen-Institut grundlegend entwickelt und soll in SOILAssist-2 weiter ausgebaut werden.

Die Umgebungsrepräsentation soll alle für die Planung notwendigen Informationen vorhalten, insbesondere semantisch annotierte 2D- und 3D-Geometrien, und damit eine zentrale, von allen Modulen anfragbare Datenquelle darstellen, die die die Daten konsistent hält und persistiert.

Ergebnisse aus den früheren Projekten SmartBot und marion werden in SOILAssist verallgemeinert und erweitert. Die Veröffentlichung der erzielten Ergebnisse erfolgt in einer modularen, framework-unabhängigen Open-Source-Bibliothek.

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zuletzt geändert am 16.10.2018
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