Das in Cambridge ansässige Unternehmen autopickr entwickelt "Gus", eine robotergestützte Präzisionslandwirtschafts- und Ernteplattform, die derzeit auf das Schneiden und Sammeln von Spargelstangen spezialisiert ist. Die vierrädrige, batteriebetriebene Plattform wiegt rund 45 kg und kann in einer acht- bis zehnstündigen Schicht 100 Prozent des erntefähigen Spargels selbständig ernten.
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Dies unterscheidet ihn von seinen kartesischen Konkurrenten, die seitlich abdriften und gelegentlich die Spargelstangen, die sie ernten sollten, verfehlen oder fallen lassen können.
Mehrere Innovationen sind der Schlüssel zu dem Erfolg von Gus, darunter sein Arm und sein Endeffektor. "Die Art und Weise, wie der Roboterarm funktioniert, ist der menschlichen Hand sehr ähnlich, sodass er für handgepflückte Pflanzen viel sinnvoller ist", sagt Kyle-James Keen, COO von autopickr, einer Ausgründung des Roboterarmspezialisten ST Robotics.
"Die meisten von uns haben vorher jahrelang dort [ST Robotics] gearbeitet, und wir werden den Arm, für den wir die Lizenz haben, weiter benutzen", so Keen. "Er ist überhaupt nicht kompliziert, es sind nur Riemen und Riemenscheiben mit Motoren, die sie antreiben. Wenn wir unseren eigenen Arm herstellen, werden wir uns an denselben Ethos und dieselbe Art von Design halten."
Keen erläuterte, dass der passive Endeffektor des Arms den Spargel schneidet und aufnimmt, ohne ihn zu greifen, wodurch Schäden an der Ernte vermieden werden. Im Einsatz kann Gus Onboard-Behälter 20 kg Spargelstangen aufnehmen. "Gus nutzt Roboterbewegungen zum Durchschneiden und schließt eine Tür um den Spargel, um sicherzustellen, dass er hineinfällt", so Keen.
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Um zum Schneiden zu gelangen, nutzt Gus das Ultrabreitband (UWB), um seine Position zu triangulieren, damit er weiß, wo er sich befindet und innerhalb seines Bezugsrahmens, erklärte Keen und fügte hinzu, dass GPS ungeeignet gewesen wäre, da Gus sowohl in Gewächshäusern als auch auf Feldern arbeiten muss.
Die KI-gestützte Computer Vision der Plattform wird durch eine Intel RealSense-Kamera (für Tiefe und Tracking) ermöglicht, die mit einem Nvidia Jeston Orin Nano zusammenarbeitet, der für den Einstieg in die Edge-AI und Robotik entwickelt wurde.
Eine Herausforderung für Gus besteht darin, festzustellen, ob der Spargel in Bündeln wächst. "Im Wesentlichen erkennen wir die Koordinaten des Spargels mithilfe der Merkmalserkennung und erstellen einen Begrenzungsrahmen um diesen herum, um auch erkennen zu können, wo sich Gruppen befinden, damit wir den optimalen Pfad für Gus bestimmen können", so Keen. "Das Bildverarbeitungssystem teilt dem Roboterarm anschließend die Koordinaten für den optimalen Treffpunkt für den ersten Speer mit und so weiter."
Keen fügte hinzu: "Bei Clustern sagt es uns auch den Winkel, in dem sich der Endeffektor orientieren muss, um schneiden zu können."
Robyn Sands, Mitbegründerin und Geschäftsführerin des Unternehmens, fügte hinzu, dass bis Ende 2024 ein lebensfähiges Produkt fertiggestellt sein wird, woraufhin Gus für Alpha-Tests bereit sein wird. Sands fügte hinzu, dass sich Gus aufgrund seiner Modularität für eine Reihe von Anwendungen in der Landwirtschaft und im Gartenbau eignet, darunter die Ernte von Narzissen und die Bewirtschaftung von Rebflächen.
Weitere Informationen: autopickr.com