AGCO/Fendt erforscht gemeinsam mit der Hochschule Ulm den Einsatz von autonomen Robotern in der Landwirtschaft. Im Forschungsprojekt MARS (Mobile Agricultural Robot Swarms) wird die satellitengestützte Aussaat von Mais durch Feldroboter untersucht. Mit einer Logistik-Einheit werden die Roboter an ihren Einsatzort transportiert. Von dort aus erledigen sie selbstständig und hochpräzise die Aussaat und ermöglichen die teilflächenspezifische Anpassung von Saatmuster und Saatstärke sowie die exakte Dokumentation jedes Samens.

Weniger Nährstoffe, weniger Pflanzengifte und mehr Ertrag

Diese Vorgehensweise unterstützt sowohl einen nachhaltigen und sparsamen Umgang mit Nährstoffen und Pflanzenschutzmitteln sowie Potenziale für Ertragssteigerung. Durch ihren batteriebetriebenen, elektrischen Antrieb, das geringe Gewicht und den autonomen Betrieb kann die Aussaat auch bei Bedingungen erfolgen, bei denen die klassische Landwirtschaft aufgrund der Licht- und Bodenverhältnisse oder der Geräuschemission nicht arbeiten kann. Der Zugriff auf das System erfolgt über eine App auf einem Smart-Device und ist somit standortunabhängig möglich.

Saatplanung mit der MARS App

Die MARS App ermöglicht eine komfortable Planung der Aussaat. Über das Interface können aus den vorhandenen Daten das gewünschte Feld, Saatgut, -muster und -dichte sowie die Anzahl der einzusetzenden Roboter ausgewählt werden. Ein intelligenter Algorithmus (OptiVisor) plant den Robotereinsatz anhand der eingegebenen Parameter und berechnet die benötigte Zeit bis zum Abschluss des Auftrags. Sobald die Logistik-Einheit positioniert wurde, kann der Einsatz der Roboter per App gestartet werden. Während der Arbeiten kommunizieren die Roboter mit der Cloud, so dass für jeden Ablageort eines Saatkorns die Geo-Koordinaten gespeichert werden können.

Die Aussaat auf dem Tablet verfolgen

Der OptiVisor-Algorithmus garantiert jederzeit die zuverlässige Aussaat der Maiskörner. Sollte mal ein Roboter ausfallen, wird seine Aufgabe sofort von den noch übrigen Einheiten mit übernommen. Der Arbeitsfortschritt kann über die App live verfolgt werden. Der eigens entwickelte OptiVisor-Algorithmus überwacht zudem den Ladestand der Roboterbatterien und stellt sicher, dass alle Akkus zum richtigen Zeitpunkt wieder an der Logistik-Einheit aufgeladen werden. Die in der Cloud gespeicherten Informationen zur Saatgutablage sind auch für den weiteren Wachstumsprozess sowie Düngung und Ernte nutzbar und können im Anschluss zur Analyse und Prozessoptimierung weiter verwendet werden. Das Forschungsprojekt wird von der Europäischen Union im Rahmen des FP7 Programms gefördert und ist Teil von Echord++.