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Greenhouse Robotic Worker - The first high-performance robotic system for automated harvesting of vegetables in greenhouses

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Intelligenter Roboter erkennt erntereife Tomaten

KI-gesteuerte Robotersysteme sollen die Ernte in Gewächshäusern unterstützen, um fehlende Arbeitskräfte zu ersetzen und Kosten zu senken.

Lebensmittel und natürliche Ressourcen

In Gewächshäusern wird noch immer vorwiegend manuell geerntet. Wie die COVID-19-Pandemie und Folgen des Brexits jedoch verdeutlichten, herrscht in der Landwirtschaft oft Mangel an Saisonkräften. Trotz großer technologischer Fortschritte in der Präzisionslandwirtschaft ist die automatisierte Ernte von Beerenfrüchten und Gemüse wie Tomaten noch immer eine Herausforderung. Das soll sich mit dem EU-finanzierten Projekt GRoW nun ändern, das eine robotergestützte Plattform entwickelte, die die Gewächshausernte völlig umstrukturieren könnte. „Unsere Lösung wird dem Arbeitskräftemangel in der landwirtschaftlichen Produktion entgegenwirken“, sagt Adi Nir, Geschäftsführer des Unternehmens MetoMotion, dem Koordinator des Projekts. „GRoW steht für ,Greenhouse Robotic Worker‘ und ist ein autonomes System, das arbeitsintensive Aufgaben in Gewächshäusern erledigt.“

Kostenersparnis von bis zu 50 %

Die Plattform besteht aus einem autonomen Transportfahrzeug, das mit zwei Roboterarmen, der Fähigkeit zum Sehen in 3D, Verpackungssystem und Bordcomputer ausgestattet ist. Eine KI-gestützte Software erfasst entsprechend den spezifischen, erzeugerseitig festgelegten Erntekriterien Daten und wertet sie aus. Der Roboter, der in seiner ersten Version auf die Ernte von Strauchtomaten programmiert wurde, bewegt sich autonom im Gewächshaus, erkennt den Reifegrad und pflückt die Tomaten dann in Kisten – ähnlich wie eine menschliche Person. „Wir haben gezeigt, dass die Präzision beim Abernten der Tomaten mehr als 90 % und damit der durchschnittlichen menschlichen Leistung entspricht“, vermerkt Nir. Die Kosteneinsparung für Landwirtschaftsbetriebe liegt damit bei bis zu 50 %, und die Arbeitszeit könnte um bis zu 80 % reduziert werden. Ein Simulationstool berechnet zudem individuell die Investitionsrentabilität für potenzielle Neukunden. Ein großer Vorteil der Plattform ist, dass sie sich spezifisch an die jeweilige Gewächshausumgebung anpassen lässt. „An der gegebenen Infrastruktur des Betriebs muss daher nichts verändert werden“, erklärt Nir, „weder an der Art und Weise, wie die Tomaten angebaut werden, noch daran, wie die Anlage betrieben wird.“

Einfache Bedienung des Ernteroboters

Als Gewinner der Robot Challenge der diesjährigen Fachmesse GreenTech Amsterdam ist seine Markteinführung noch vor Jahresende geplant. Da die wichtigsten Entwicklungsschritte der vorigen Projektphase von GRoW abgeschlossen sind, konnte die Arbeitsgruppe das System mit zwei großen Erzeugerbetrieben und einem Saatgutunternehmen testen und validieren. In den kommenden Monaten will die Arbeitsgruppe um Nir die Plattform nun erstmals mit einem kommerziellen Kunden testen. Zwanzig weitere potenzielle Nutzende zeigen bereits Kaufinteresse, sobald die volle Marktreife erreicht ist. Zudem wurden Vertriebs- und Serviceanbieter in Europa und Nordamerika identifiziert. „Unser Ziel ist nahezu erreicht. Nun muss die Plattform noch angepasst werden: von der rein ingenieurtechnischen zur praktischen Anwendung. Zusammen mit Kunden wollen wir das System entsprechend nutzungs- und wartungsfreundlich gestalten“, bemerkt Nir.

Weitere Daten für neue Roboterfähigkeiten

Die Tomatenernte soll nur ein Anfang sein. Parallel zur Markteinführung des Roboters entwickelt GRoW eine Plattform zur Datenanalyse, die Betrieben nützliche Informationen liefert, etwa zur voraussichtlichen Ertragsleistung und möglichen Schädlingsbekämpfung. Software-Updates mit neu ausgewerteten Daten können das Robotersystem zudem für weitere Erntefrüchte wie Gurken und Auberginen sowie arbeitsintensivere Aufgaben wie Entlaubung optimieren.

Schlüsselbegriffe

GRoW, Gewächshauszucht, automatisierte Ernte, Roboterplattform, Arbeitskräftemangel, Landarbeiter, autonomes Transportfahrzeug

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