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Autonomes GreenBot-System erfolgreich im Feldversuch für den nachhaltigen Schutz von Gehölzpflanzen

09/07/2025
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GreenBot demonstriert unter realen Bedingungen seine Fähigkeit, die Rentabilität der Landwirte zu verbessern und die Umweltauswirkungen zu minimieren, dank eines Konsortiums, das Technologie, Forschung und den Agrar- und Ernährungssektor zusammenbringt

Das Roboterfahrzeug integriert künstliche Intelligenz, autonome Navigation und künstliches Sehen, um Unkräuter millimetergenau zu erkennen und zu behandeln und so den Einsatz von Herbiziden in Kulturen wie Oliven-, Zitrus- und Mandelbäumen zu reduzieren

greenbot-junio25.jpg

Das Projekt GreenBot unternimmt einen wichtigen Schritt in Richtung nachhaltige Landwirtschaft mit dem Feldeinsatz eines hochpräzisen autonomen Fahrzeugs, das für die intelligente und örtlich begrenzte Unkrautbekämpfung in Holzkulturen wie Mandel-, Zitrus- und Olivenbäumen entwickelt wurde. Dieser Durchbruch, der das Ergebnis einer öffentlich-privaten Zusammenarbeit ist, integriert künstliche Intelligenz (KI), Robotik und Computer Vision, um den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln zu optimieren, Kosten zu senken und die Umweltauswirkungen der intensiven Landwirtschaft zu verringern.

Eine agronomische Herausforderung mit einer technologischen Antwort

Unkräuter stellen eine ständige Bedrohung für die landwirtschaftliche Produktion dar, mit geschätzten Ertragsverlusten von bis zu 40 %. Herkömmliche Bekämpfungsmethoden, die auf dem großflächigen Einsatz von Herbiziden beruhen, sind nicht nur kostspielig (bis zu 30 % der Produktionskosten), sondern auch umweltschädlich, da sie abdriften oder abfließen können.

GreenBot geht dieses Problem mit einem präzisen und zielgerichteten Ansatz an, der an das komplexe Umfeld von Gehölzkulturen angepasst ist, wo der Zugang unter den Baumkronen und das Vorhandensein von Bewässerungssystemen den Einsatz herkömmlicher Maschinen ohne das Risiko von Schäden unmöglich machen.

Vorläufige Ergebnisse und Feldvalidierung

In Feldversuchen hat sich das autonome System bei unterschiedlichen Licht-, Boden- und Vegetationsverhältnissen bewährt. Verbesserungsmöglichkeiten wurden in Bezug auf die Erkennung von kleinen Pflanzen im Schatten festgestellt, was zu einem weiteren Training des Modells mit angereicherten Daten geführt hat.

Mit einer Inferenzrate von 1 Sekunde pro Bild ist das System in der Lage, ohne externe Server in Echtzeit zu arbeiten, und es hat eine vollständige Integration zwischen Wahrnehmung, Navigation und lokalisierter Anwendung erreicht, die von allen beteiligten technischen Teams bestätigt wurde.

An GreenBot ist ein multidisziplinäres Konsortium beteiligt, das aus der Forschungsgruppe AGR-278 „Smart Biosystems Laboratory“ der Universität Sevilla, GMV, TEPRO, PIONEER HiBred Spain SL und Cooperativas Agroalimentarias de Andalucía besteht. Das Projekt der Greenbot Task Force hat eine Laufzeit von 21 Monaten und hat am 30. Juni 2025 geendet.

Fortschrittliche Technologie für die lokale Anwendung

Im Rahmen dieses Projekts hat GMV eine autonome Roboterplattform entwickelt, die von seiner Anwendung uPathWay gesteuert wird und künstliches Sehen, intelligente Navigation und ein lokalisiertes Anwendungssystem für Pflanzenschutzmittel kombiniert. Der Roboter umfasst:

  • Autonome Navigation zwischen den Reihen auf der Grundlage von ROS2, GNSS RTK-Sensoren, IMU und optional LiDAR oder Näherungssensoren.

  • Ein halbkreisförmiger Roboterarm, der die Stämme umkreist, ohne anzuhalten, ist mit Sprühdüsen ausgestattet, die nur an den Stellen aktiviert werden, an denen Unkraut erkannt wird, um den Einsatz von Chemikalien zu minimieren.

  • Das System identifiziert genau den kritischen Bereich, der behandelt werden muss - zwischen dem Stamm und der Tropflinie -, um Schäden an der Pflanze zu vermeiden und einen wirksamen Eingriff in das vorhandene Unkraut zu gewährleisten.

Das Herzstück der Unkrauterkennung, das von der Universität Sevilla entwickelt wurde, basiert auf einem in geringer Höhe installierten ZED 2i Stereo-Vision-System, das mit einem 64 GB Jetson AGX Orin Prozessor verbunden ist. Ein ad hoc trainiertes, YOLO-basiertes Erkennungsmodell verarbeitet hochauflösende Bilder in Echtzeit und identifiziert die Art, Position und Größe jedes Unkrauts mit einer räumlichen Genauigkeit von ±2 cm.                               

Jede Erkennung wird in einen strukturierten Datensatz umgewandelt (kommentiertes Bild, Klasse, Vertrauen, 3D-Koordinaten usw.), der über eine mit FastAPI implementierte REST-API automatisch in das Steuerungs- und Verarbeitungssystem des Roboters integriert wird.

lohod-greenbot.jpg

Die Finanzierung dieses Projekts erfolgt durch die Ausschreibung 2022 für den Betrieb von operationellen Gruppen der Europäischen Innovationspartnerschaft (EIP) im Rahmen des Programms zur Entwicklung des ländlichen Raums in Andalusien 2014-2022 gemäß dem Erlass vom 7. Juli 2020 des Regionalministeriums für Landwirtschaft, Viehzucht, Fischerei und nachhaltige Entwicklung (Untermaßnahme 16.1, Vorhaben 16.1.2 und 16.1.3).

Greenbot

Mehr info:
[email protected] 

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