Das DFKI hat eine Outdoor-Versuchsumgebung eingerichtet, um Daten für die Entwicklung von KI-basierten Algorithmen etwa für Assistenzsysteme in autonomen Landmaschinen zu gewinnen. Die Testanlage wurde mit dem Baukasten von Minitec aufgebaut.
Geht es um autonomes Fahren ist die Rede meist von Pkw, doch auch bei Landmaschinen wird viel Entwicklungsaufwand in das autonome Fahren gesteckt. Sollen Traktoren oder Mähdrescher selbstständig Felder bearbeiten, müssen sie vorgegebene Fahrspuren einhalten und dabei Hindernisse wie Personen oder Tiere zuverlässig erkennen. Eine Herausforderung stellt dabei die hohe Variabilität der Umgebungsbedingungen dar: Die Maschinen sind auf dem Feld mit Umwelteinflüssen wie Regen, Staub und Gegenlicht sowie vielfältigen Pflanzen- und Bodeneigenschaften konfrontiert.
KI-Versuchsumgebung für autonome Traktoren und Mähdrescher
Welche Sensoren sind geeignet, diese besonderen Bedingungen zu kompensieren? Das DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) hat dazu 2021 das Projekt AI-Test-Field gestartet, das bis Ende 2023 laufen wird. Die Idee dahinter: Es sollte eine Outdoor-Versuchsumgebung zur Generierung von reproduzierbaren Sensordaten bei variablen Feld-, Wetter- und Pflanzenbedingungen geschaffen werden. Mit dem Ziel, eine Bewertung und Optimierung von Sensorsystemen hinsichtlich der Zuverlässigkeit in unterschiedlichen Umgebungen zu ermöglichen.
Bildergalerie
AI-Test-Field
Verlässliche Umgebungswahrnehmung für Landmaschinen
KI-basierte Algorithmen bieten die Chance robuste Sensorsysteme zu entwickeln, die in den unterschiedlichsten Umgebungsbedingungen valide und sichere Handlungsanweisungen erzeugen. Eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung solcher Systeme sind reproduzierbare Versuchsszenarien bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen. Zu diesem Zweck richtet das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) zusammen mit Partnern aus Industrie und Forschung mit dem AI-Test-Field eine Outdoor-Versuchsumgebung für autonome Langzeittests ein, bei denen Sensordaten bei variablen Feld-, Wetter- und Pflanzenbedingungen gewonnen werden sollen. Neben den Sensorsignalen werden Meta-Daten zur Entwicklung und Evaluation von KI-Methoden aufgenommen.
Das Projekt umfasst die Verwendung unterschiedlicher Sensorsysteme (Laserscanner, Stereokameras, ToF-Kamera, Ultraschall und Radar) und den exemplarischen Transfer auf reale Maschinen für unterschiedliche Anwendungsfälle (Reihenkulturen, Grünland und unbewachsener Boden). Die Inhalte von AI-Test-Field bilden wesentliche Grundlagen zur Zertifizierung der Sensorsysteme für die autonome Feldrobotik.
Entsprechend benötigte der federführende DFKI-Forschungsstandort Osnabrück eine schienengebundene Plattform zur Erfassung von Messdaten. Dazu kontaktierte man die RTS Rail & Tracking Systems, die auf Lösungen rund um bewegte Kameras spezialisiert ist. Das Unternehmen hat beispielsweise schon automatisierte Schienensysteme für Sportübertragungen realisiert, die eine optimale Positionierung der Kamera in Bewegungsabläufen ermöglichen. Von daher gab es gewisse Überschneidungen zur DFKI-Vorgabe.
Flexibler Profilbaukasten
RTS wiederum nahm Das Unternehmen UR-Automation für die Gesamtprojektleitung mit ins Boot. Die Spezialisten für Automatisierung hatten bereits bei einem früheren Projekt bei Lufthansa in Frankfurt sehr gute Erfahrungen mit dem Profilbaukasten von Minitec gemacht, deshalb war es für sie keine Frage, das Minitec-System für die Anlage zu nutzen, so Martin Urban von UR Automation: „Mit Minitec haben wir eine langjährige Zusammenarbeit und Verbundenheit. Die verfügen über sehr zuverlässige Fachleute und zeichnen sich durch eine schnelle und flexible Lieferung auch auf die Baustelle aus. Der Profilbaukasten umfasst ein großes und flexibles Teilespektrum, Anpassungen auf der Baustelle sind leicht zu realisieren. Nicht zuletzt bewegt sich auch der Preis in einem fairen Rahmen.“
Konkret galt es, eine Plattform zu realisieren, um für mindestens drei Jahre unter allen Wetterbedingungen und zu allen Tageszeiten Messdaten im freien Feld zu erfassen. Das Forschungszentrum würde dabei immer wieder unterschiedliche Sensoren an dem Messwagen anbringen und deren Ergebnisse auswerten. Die Anlage sollte punktgenau Fahrbefehle mit bis zu 20 km/h ausführen. Dabei war die Vorgabe für die Streckenführung, nach einem Startpunkt mit einer 15 Meter Geraden zu beginnen, die dann in eine 90 Grad Kurve übergeht, welcher eine 90 Meter Gerade bis zum Endpunkt folgt.
Praxistaugliche Lösung realisiert
Nach einer mehrmonatigen Entwicklungszeit inklusive digitaler Vorab-Tests wurde die Anlage schließlich gebaut und im Juli 2022 ihrer Bestimmung übergeben. Auf dem Testfeld wird seitdem 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. Dieser wird exakt und reproduzierbar entlang des 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. Die Schienenbahn funktioniert dabei automatisch und kann aus der Ferne gesteuert und überwacht werden. Die Bewegungen des vom Entwicklerteam liebevoll „Dolly“ getauften Messwagens werden per Servomotor über ein Seil erzeugt.
Das Minitec-System kommt bei der Anlage umfassend zum Einsatz – für die gesamten Fahrschienen ebenso wie für den Drehturm (Sensorträger) auf dem Fahrzeug, für die Unterkonstruktion der wetterfesten Einhausung sowie für die Masten für die Überwachungskameras.
Dies war für die erfolgreiche Realisierung wesentlich, so Maik Wittek von UR Automation: „Bei so einem Prototypen kann nicht alles geplant und vorab konstruiert werden. Mit dem Minitec-Baukasten kann man sich leicht behelfen und erzielt gute und auch optisch ansprechende Ergebnisse. Hierfür benötigt man auf der Baustelle eine Alu-Säge und etwas Reservematerial und bekommt fast jede Herausforderung gelöst.“
Stand: 08.12.2025
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