Erste Schritte zu einer kontextsensitiven Navigation in einem langzeitautonomen Field-Monitoring-System
Benjamin Kisliuk, Mark Niemeyer, Christoph Tieben, Jan Christoph Krause, Alexander Mock, Sebastian; Igelbrink Pütz, Thomas Wiemann, Santiago Focke Martínez, Stefan Stiene, Joachim Hertzberg
In Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft -- Referate der 41. GIL-Jahrestagung, (GIL-2021), 08.3.-09.3.2021, Potsdam, Köllen Druck & Verlag GmbH, pages 169-174, Mar/2021. Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V. (GIL). ISBN: 978-3-88579-703-6.
Zusammenfassung (Abstract)
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Autonome Kartierungssysteme für landwirtschaftliche Anwendungen gewinnen zunehmend an Bedeutung. Derzeit sind die meisten Systeme ferngesteuert oder basieren auf einer einzigen globalen Umgebungsrepräsentation. Die alleinige Verwendung fester Roboterkarten und Aktionsschemata schränkt jedoch die Flexibilität autonomer Systeme ein. Insbesondere in der Landwirtschaft kann sich die Umgebung während der Vegetationsperioden schnell ändern, weshalb es einer kontextsensitiven Navigation bedarf. Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist es, ein autonomes System namens Autonome robotische Experimentier-Plattform (AROX) aufzubauen, das in der Lage ist, Bestandskarten über einen gesamten Vegetationszeitraum ohne Benutzereingriff zu erstellen. Dazu haben wir die Hardware-Infrastruktur zum Aufbewahren und Laden des Roboters sowie die erforderliche Software im Robot Operating System (ROS) aufgebaut, um die Kontextsensitivität zu realisieren.
Stichworte
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Kontextsensitive Navigation, Langzeit-Autonomie, Kartierung, Agra-Robotik, ROS
Links:
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