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Mehr Bio durch Agrarautomatisierung

Vor hundert Jahren galt Deutschland noch als Agrarstaat: 38 Prozent der Erwerbstätigen waren in der Landwirtschaft beschäftigt. Ein Bauer erzeugte dabei Nahrungsmittel, um im Schnitt vier Personen ernähren zu können. Heutzutage sieht es vollkommen anders aus: zwei Prozent der Erwerbstätigen sind in der Landwirtschaft aktiv und ernähren im Schnitt 131 Personen. Die Zahlen aus Deutschland aus dem Jahr 2010 spiegeln das generelle Bild der Agrarwirtschaft in Industrienationen wider. Möglich wurde dies vor allem durch den technischen Fortschritt im Agrarsektor.

Auch das geänderte Konsumverhalten sorgt dafür, dass das Ende der Automatisierung in der Landwirtschaft noch lange nicht erreicht ist. Bio ist in aller Munde und die jährlichen Wachstumsraten für Bio-Lebensmittel zwischen 7 und 10 % (in Deutschland) bestätigen dies. Da passt der Einsatz von Herbiziden zur chemischen Bekämpfung von Unkraut nicht ins grüne Bild, selbst wenn die Menge durch überlegten Einsatz auf das Minimum reduziert werden würde. Ebenso stellt das Jäten in Handarbeit aus Kosten- und Zeitgründen keine Alternative dar. Dies dachte sich auch die französische Firma Naïo Technologies aus der Nähe von Toulouse und begann mit der Entwicklung eines Jät-Roboters.

Zwei kalibrierte Kameras im Stereoverbund sorgen für die exakte Ortsbestimmung. Kalibriert bedeutet, dass sowohl die Kameras zueinander kalibriert sind (intrinsisch) und der Stereoverbund anhand eines Translationsvektors und einer Rotationsmatrix zur „echten“ Welt kalibriert ist (extrinsisch). Vergleicht das System nun korrespondierende Punkte in zwei aufeinander folgenden Stereoaufnahmen, kann es die Änderung in der Z-Achse mittels Triangulation berechnen und hat somit die Bewegungsinformation gewonnen. Damit nicht zu viele Daten berechnet werden müssen, wird das Bild in Rechtecke unterteilt und auf eine kleine Zahl von Eigenschaften im Bild reduziert. Damit das System trotz „Informationsreduzierung“ robust bleibt, werden mit dem RANSAC-Algorithmus die Messwerte von Ausreißern bereinigt.

Für die Orientierung zwischen den Pflanzenbahnen setzt Naïo auf einen Stereo-Korrespondenz-Algorithmus, welcher eine Disparitätenkarte für das Kamerapaar errechnet. In Kombination mit Stereo-Matching kann der Roboter den Fahrweg ermitteln und Hindernissen ausweichen. Beide Systeme werden in unterschiedlichen Frequenzen ausgeführt, d.h. das Odometrie-System mit 15 Bildern pro Sekunde, der Stereo-Korrespondenz-Algorithmus mit 5 Bildern pro Sekunden. Aus beiden Ergebnissen rekonstruiert Naïo 3D-Karten, die der Roboter im Speicher hält.

Bei der Wahl der Hardware-Komponenten hat sich Naïo für stromsparende Embedded Komponenten in Verbindung mit einem kompakten Linux-System entschieden. So weit, so gut, doch in der Erstserie zeigte sich, dass der Linux-Treiber der verwendeten Kameras viele Bugs aufwies und ein gleichzeitiges Triggern beider Sensoren nahezu unmöglich erschien. Demzufolge machte sich Naïo erneut auf die Suche nach einer passenden Kamera und fand sie in der USB 2.0-Platinenkamera mvBlueFOX-MLC200w von MATRIX VISION. Die Kamera ist mit einem Aptina Global-Shutter CMOS-Sensor bestückt, der durch seine hohe Empfindlichkeit prädestiniert für den Außeneinsatz mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen ist.

Der Wechsel zur MATRIX VISION Kamera hat sich vom Start weg bezahlt gemacht. Durch den direkten Kontakt mit Entwicklung und Support und der schnellen Reaktion bei entdeckten Bugs, konnte die Kamera schneller als gedacht eingebunden werden. Das synchrone Triggern mehrerer mvBlueFOX-MLC Platinenkameras gehört zur Grundfunktionalität der Kamera und begeisterte ebenfalls die Entwickler von Naïo, die aufgrund der guten Dokumentation die Kameras schnell konfiguriert hatten. Als sehr nützlich erwies sich laut Entwickler auch die Möglichkeit, die Kalibrierungseinstellungen des kompletten Systems in den non-volatilen Speicher der jeweiligen Kamera hochzuladen. Dadurch wird das System robuster und für die Kalibrierung gibt es ein doppeltes Backup.

Jean Inderchit, Robotics Engineer bei Naïo Technologies

Der MATRIX VISION Treiber läuft zuverlässig auf allen Plattformen. So bleibt Naïo auch bei zukünftigen Plattform-Änderungen flexibel und kann weiterhin auf die Kameras von MATRIX VISION bauen.