Sensoren selbstfahrender Landmaschinen auf dem Prüfstand
Autonome Traktoren, Erntemaschinen oder Melkanlagen kommen in der Landwirtschaft bereits zum Einsatz. Sie ermöglichen die Einsparung von Kosten, Zeit und Arbeit. Doch wie sicher sind selbstfahrende Maschinen auf dem Hof? Ein Forscher hat eine Methode entwickelt, die prüfen soll, ob ausgewählte Sensoren auch bei schwierigen Umweltbedingungen funktionieren.
Autonome Maschinen werden immer häufiger eingesetzt. Eine Herausforderung bleibt die Sicherheit.
Foto: Kinwun
Die Digitalisierung hat die Landwirtschaft wie kaum einen anderen Wirtschaftszweig in den vergangenen Jahren stark verändert. Zwar gibt es nach wie vor landschaftliche Betriebe, in denen die Kühe von Hand gemolken werden, doch für viele Bauern gehört der Melkroboter bereits zum Alltag. Der Trend geht zu mehr Technik, um mehr Ertrag zu erzielen: Drohnen liefern Daten über den Zustand des Getreides, mobile Apps helfen bei der Arbeitsplanung und satellitengesteuerte Maschinen übernehmen die Ernte.
Selbstfahrende oder teilautonome Traktoren werden immer häufiger in der Landwirtschaft eingesetzt, um routinemäßige Aufgaben durchzuführen. Diese Maschinen können vorprogrammierte Routen abfahren, arbeiten effizient, sparen Zeit, Arbeitskräfte und somit auch Kosten. Die meisten autonomen Maschinen werden bisher nur auf dem Feld, für sich wiederholende Vorgänge eingesetzt. Doch auch der Hof selbst bietet viel Potenzial für ihren Einsatz. Die Voraussetzung dafür ist, dass sie sicher und zuverlässig funktionieren. Der Forscher Christian Meltebrink hat daher ein Verfahren entwickelt, mit dem sich Sensoren für ihren Einsatz auf Hof und Feld testen lassen. Die Sensortechnik stellt eine unverzichtbare Komponente für die Sicherheit und Leistungsfähigkeit autonomer Fahrzeuge dar.
Sensoren müssen Menschen erkennen
Ein großer Vorteil von Melkrobotern besteht darin, dass sie rund um die Uhr arbeiten können und so eine große Arbeitsentlastung für Arbeitende in der Landwirtschaft darstellen. Neben dem Melkvorgang beansprucht auch die Fütterung der Tiere viel Zeit. Aus diesem Grund wollte Meltebrink zusammen mit dem Unternehmen Strautmann & Söhne ein autonomen Futtermischwagen entwickeln. Dieser sollte in der Lage sein, selbstständig Futter aus dem Silo zu entnehmen, zu den Tieren zu fahren und diese mit der entsprechenden Menge zu füttern.
„Dabei ist es natürlich sehr wichtig, dass das Fahrzeug sicher ist und zum Beispiel keine Personen anfährt. Außerdem muss es zuverlässig funktionieren und auch bei Regen, Nebel, Dunkelheit oder Staub einsetzbar sein“, so Meltebrink.
Zwar gibt es bereits Sensoren, die in der Lage sind Menschen zu erkennen, doch ist ein Hof, auf dem viel los ist, eine andere Umgebung als eine gesicherte Industriehalle. Wie lässt sich also sicherstellen, dass die Sensoren auch bei schwierigen Umweltbedingungen einen Menschen als solchen erkennen und zuverlässig funktionieren? Diese Frage stellte sich Meltebrink und behandelte das Thema daraufhin in seiner Doktorarbeit.
Neuartige Methode ermöglicht Sensor-Prüfung
Um die Frage, was ein Sensor einer selbstfahrenden Landmaschine können muss, beantworten zu können, hat der Wissenschaftler eine Methode entwickelt, mit der sich verschiedene Sensoren testen und vergleichen lassen.
„Wir haben anscheinend offene Türen eingerannt. Ursprünglich sollten fünf verschiedene Sensoren getestet werden. Aber das Interesse der Sensorhersteller war so groß, dass wir am Ende 15 statt fünf Sensoren auf dem Prüfstand hatten“, sagt Arno Ruckelshausen, der die Promotion seitens der Hochschule betreute.
Für zuverlässige Ergebnisse war neben der Auswahl der Sensoren auch der Prüfkörper, der den Menschen darstellen sollte, von großer Bedeutung. Zunächst haben die Forschenden für diesen Zweck eine Schaufensterpuppe genommen. Das Problem: Sie entspricht zwar in etwa den menschlichen Proportionen, doch ist die Lichtreflexion anders, als bei menschlicher Haut. Aus diesem Grund hat Meltebrink lange mit verschiedenen Oberflächen und auch Kleidung experimentiert, bis er den passenden Prüfkörper gefunden hatte, der für alle Sensoren funktioniert.
Daten ebnen Weg für sicheren Einsatz selbstfahrender Maschinen
Zwei Jahre befand sich der Prüfstand mit Sensoren und Prüfkörper auf einem Feld in Hagen am Teutoburger Wald. Dort war er unterschiedlichen Umweltbedingen ausgesetzt. So konnten die Sensoren bei Tag und auch Nacht sowie bei Starkregen, Sonnenschein, Nebel oder Schneefall getestet werden. Über den zweijährigen Testzeitraum konnte eine Datengrundlage ermittelt werden, die Aufschluss über die Funktionsweise der Sensoren gibt.
„Wenn zum Beispiel Sensor X besonders gut bei schlechtem Wetter, aber nicht gut bei Dunkelheit arbeitet, Sensor Y dafür bei Dunkelheit sehr zuverlässig ist, könnte man beide Sensoren kombinieren und hätte so ein System, das bei allen Umwelteinflüssen sicher arbeitet“, sagt Meltebrink.
Mittlerweile steht der Prüfstand des Forschers nicht mehr in Hagen, sondern auf dem Gelände des Agro-Technicums der Hochschule Osnabrück. Hier werden die bisherigen Daten ausgewertet und noch weitere Sensoren getestet. Der autonome Futtermischwagen könnte also schon bald zum Einsatz kommen und sicher über den Hof fahren.
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