Die Landwirtschaft ist eine Industrie in der die Gewinnmargen niedrig sind, daher sind eine hohe Kosteneffizienz sowie eine hervorrangende Zeiteffizienz unabdingbar für eine erfolgreiche Saison. Durch die Einführung eines Robotersystems könnten gewisse Vorteile wie beispielsweise flexiblere Arbeitskräfte und Nachtarbeit, geschaffen werden. Außerdem kann der Roboter auch unter schwersten Bedingungen und in einer unbekannten Umgebung arbeiten.
Es ist eine große Herausforderung mögliche Fehlerquellen bei einem autonomen Ernteroboter zu entdecken und die Fehler zu beheben. Ingenieure der Cambridge Universität haben ein System entwickelt, dass ganz automatisch Eisbergsalat ernten kann. Im Vergleich zu anderen Produkten ist die Ernte von Eisbergsalat relativ schwierig. Der Salat ist sehr empfindlich. Jetzt wurde eine Plattform namens Vegebot entwickelt, die in ersten Feldversuchen getestet wird. Sie verfügt über ein visuelles System und eine spezielle Software. Sowohl das visuelle- als auch das Lernsystem bedienen sich zweier, integrierter Netzwerke, mit deren Hilfe der Roboter Produkte lokalisieren und klassifizieren kann. Außerdem verfügt das System über einen angepassten, regulierfähigen Greifarm, der eine beschädigungsfreie Ernte ermöglicht.
"Wir haben uns zum Ziel gesetzt, eine robuste Lokalisierung und Klassifizierung zu ermöglichen, sodass ein ähnlicher Arbeitskreislauf wie bei menschlichen Arbeitskräften entsteht. Gleichzeitig darf der Salat bei der Ernte natürlich nicht beschädigt werden. Sowohl die Lokalisierung als auch die Klassifizierung funktionieren sehr zuverlässig, die Lokalisierung hat eine Erfolgsquote von 91%, die Erfolgsquote der Klassifizierung beläuft sich auf 82%. Beide Ergebnisse wurden in einem Feldversuch erzielt. Die durchschnittliche Durchlaufszeit eines Vegebots (31,7s) wird ein wenig durch das Gewicht des Greifarms verlangsamt. Sie ist ein wenig langsamer als die von menschlichen Arbeitskräften, könnte aber sehr einfach durch leichtere Materialien beschleunigt werden. Obwohl die Ernteerfolgsquote hoch war (88,2%), war die Fehlerquote leider nicht so gut (38%). Wir müssen also in Zukunft noch daran arbeiten, diese Fehlerquellen zu beheben und um die Supermarktstandards zu erfüllen bedarf es definitiv noch einer Verbesserung", sagten die Wissenschaftler.
Auch wenn die Techniken und Versuche nur anhand von Eisbergsalat angewendetet wurden könnte das beschriebene Konzept auch für andere Ernteroboter umgesetzt werden. Die Einsatzmöglichkeiten müssten allerdings noch genauer erforscht werden. Die Entwicklung eines universellen Ernteystems wäre nicht nur kommerziell ein Erfolg, sondern auch aus Sicht der Forschung.
Quelle: Simon Birrell, Josie Hughes, Julia Y. Cai, Fumiya Iida, 'A field‐tested robotic harvesting system for iceberg lettuce', 2019, Journal of Field Robotics.