FLEUR

Moderne Agrarroboter sind in hochdynamischen Außenumgebungen im Einsatz, in denen herkömmliche Wahrnehmungssysteme häufig mit sich schnell ändernden Lichtverhältnissen, Witterungseinflüssen und unebenem Gelände zu kämpfen haben. Diese Einschränkungen können die Lokalisierungsgenauigkeit verringern, die Leistung bei der Pflanzenverfolgung beeinträchtigen und die Zuverlässigkeit der autonomen Entscheidungsfindung beeinträchtigen, was letztlich die Effizienz und Skalierbarkeit von Roboterlösungen in der Landwirtschaft einschränkt.

FLEUR begegnet diesen Herausforderungen durch die Entwicklung neuromorpher Wahrnehmungstechnologien auf der Grundlage ereignisgesteuerter Sensorik und eingebetteter künstlicher Intelligenz. Aufbauend auf den Ergebnissen früherer Projekte im Bereich des neuromorphen Rechnens überträgt das Projekt ereignisbasierte Odometrie- und Verfolgungsmethoden auf den Bereich der Agrarrobotik und eröffnet damit neue Möglichkeiten für einen robusten autonomen Betrieb in realen landwirtschaftlichen Umgebungen.

Im Mittelpunkt des Projekts stehen ereignisbasierte visuelle Odometrie und neuromorphe Algorithmen zur Pflanzenverfolgung, die Ereigniskameras mit visuell-inertialer Sensorik kombinieren. Diese Technologien ermöglichen eine robuste Lokalisierung, eine genaue Pflanzenverfolgung und eine Wahrnehmung mit geringer Latenz unter wechselnden Licht-, Wetter- und Geländebedingungen. Dadurch können landwirtschaftliche Roboter ihre Umgebung zuverlässiger wahrnehmen und darauf reagieren, was präzise und effiziente Arbeitsabläufe auf dem Feld unterstützt.

Die entwickelten Methoden werden in die landwirtschaftliche Roboterplattform DynamoBot integriert und durch Labor- und Feldversuche validiert. Diese Bewertung verdeutlicht das Potenzial der neuromorphen Wahrnehmung, die Robustheit des Systems zu verbessern und gleichzeitig energieeffiziente eingebettete KI-Lösungen für die Präzisionslandwirtschaft zu ermöglichen.

Über seine technischen Beiträge hinaus hat FLEUR für fortiss strategische Bedeutung. Das Projekt stärkt wichtige Forschungsbereiche wie robuste KI, KI-Engineering und Technologietransfer an KMU und erweitert gleichzeitig neuromorphe Wahrnehmungstechnologien auf einen neuen und hochrelevanten Anwendungsbereich.

fortiss bringt sein Fachwissen in den Bereichen neuromorphes Rechnen, ereignisbasierte Bildverarbeitung, visuelle Odometrie und eingebettete KI ein, um die wissenschaftlichen und technologischen Ziele des Projekts voranzutreiben.

Eine zentrale Aufgabe von fortiss ist die Entwicklung von Algorithmen für die ereignisbasierte visuelle Odometrie, die eine robuste Roboterkalibrierung unter Verwendung von Informationen aus Ereigniskameras ermöglichen. Darüber hinaus entwickelt fortiss Methoden zur visuell-inertialen Sensorfusion, die ereignisbasierte Wahrnehmung mit inertialen Messungen kombinieren, um die Robustheit und Genauigkeit in anspruchsvollen Außenumgebungen zu verbessern.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung neuromorpher Algorithmen zur Pflanzenverfolgung, die eine zuverlässige Wahrnehmung und Überwachung von Kulturpflanzen unter wechselnden Umgebungsbedingungen unterstützen. Um wissenschaftliche Stringenz und technologische Reife sicherzustellen, führt fortiss zudem Benchmarking und Evaluierungen der entwickelten Ansätze durch.

Die daraus resultierenden Algorithmen werden für eingebettete KI-Plattformen, darunter BrainChip Akida- und NVIDIA Jetson-Systeme, implementiert und optimiert, was einen Betrieb mit geringer Latenz und hoher Energieeffizienz direkt auf der Roboterhardware ermöglicht.

Neben diesen technischen Aktivitäten ist fortiss für das gesamte Projektmanagement und die wissenschaftliche Entwicklung verantwortlich, einschließlich der wissenschaftlichen Betreuung, der technischen Beratung in den Bereichen neuromorphes Computing und ereignisbasiertes Sehen, der Qualitätssicherung, der Verbreitungsmaßnahmen sowie der Koordination der Forschungsarbeiten über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg.

Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
KMU-innovativ – Bioökonomie

01.08.2026 - 31.07.2028