Datenerfassung mit UGVs und modularen Sensornutzlasten

Problem (vorher): Kunden von AgrifoodTEF (z. B. Entwickler von Agrarrobotik/KI, Präzisionslandwirte oder Forscher) haben häufig keinen Zugang zu hochwertigen, kommentierten Datensätzen aus der Praxis aus dynamischen landwirtschaftlichen Umgebungen (z. B. Weinberge, Obstgärten). Ohne dies kämpfen sie um: Aufbau robuster KI-Systeme und Anwendungsfälle (z. B. für die Pflanzenüberwachung, die robotische Ernte oder die autonome Navigation). - Validierung der Systemleistung unter realistischen, variablen Bedingungen (z.B. unebenes Gelände, wechselndes Licht/Wetter). - Benchmark ihre Lösungen gegen Industriestandards oder Konkurrenten. Lösung (nachher): Durch die Bereitstellung der Sensornutzlast zum Sammeln und Beschriften von Daten in realen Umgebungen ermöglicht der Service Kunden: 1. Erstellen Sie KI-Modelle effektiv mit vielfältigen, kontextreichen Datensätzen (z. B. beschriftete Bilder von Fruchtclustern, 3D-Geländekarten). 2. Validierung der Systemzuverlässigkeit durch Testen von Lösungen anhand von Benchmarks (z. B. „Nach Nutzung des Dienstes sinkt die Fehlerquote eines Mähroboters bei der Erkennung reifer Früchte unter überladenen Obstplantagen von 25 % auf 8 %“). 3. Identifizieren und Beheben von Schwachstellen (z. B. ein Navigationsalgorithmus schlägt in GNSS-verweigerten Zeilen fehl; der Dienst UWB/IMU-Daten zur Verfeinerung der Lokalisierung bereitstellt). 4. Vergleichen Sie die Leistung mit Wettbewerbern anhand standardisierter Metriken (z.B.: "Unser Jätroboter erreicht eine Genauigkeit von 95% im Vergleich zum Branchendurchschnitt von 82%"). Diese Dienstleistung kann als erster Schritt vor anderen Dienstleistungen erbracht werden.

Service Lieferung & Logistik 1. Wie wird der Service erbracht? Bereitstellungsmodell:- Ausführung vor Ort: Eine sensorgestützte Nutzlast (modular, fahrzeug-/robotermontiert) wird auf dem landwirtschaftlichen Standort des Kunden (z. B. Weinberg, Obstgarten) oder in Partnerprüfbetrieben eingesetzt. - Wiederholungen: Die Datenerhebung kann als einzelne Kampagne oder als wiederkehrende Sitzung (z. B. saisonale Zyklen, Wachstumsphasen) durchgeführt werden, um die Variabilität (z. B. Blüte- vs. Ernteperioden) zu erfassen. 2. Wann kann die Dienstleistung erbracht werden? - Terminplanung: Erfordert eine Vorabbuchung (z. B. 4-8 Wochen) für die Nutzlastbereitstellung und die Standortvorbereitung. 3. Wie lange dauert die Ausführung? - Vor-Ort-Bereitstellung: 1–2 Wochen pro Kampagne (anpassbar je nach Betriebsgröße und Datendichte). - Nachbearbeitung: Zusätzliche 2-3 Wochen für die Etikettierung und Erstellung von Berichten. - Gesamtzeitleiste: ca. 4-8 Wochen vom Einsatz bis zur Auslieferung. Standort & Kundenanforderungen 4. Wo wird der Dienst ausgeführt? - Eigene Website des Kunden: Bauernhöfe, Obstgärten oder Weinberge. - Partner-Prüfbetriebe: Vorab zugelassene agrifoodTEF-Satellitenknoten (z. B. standardisierte Testfelder für Benchmarking). 5. Anforderungen an den Standort des Kunden: - Regionaler Schwerpunkt: Priorisiert Regionen mit agrifoodTEF-Infrastruktur (z. B. zunächst EU). - Globaler Zugang: Möglich durch Partnerschaften mit lokalen Knoten (es können zusätzliche Logistikgebühren anfallen). Leistungen des Kunden 6. Was erhält der Kunde? Ausgänge:- Raw & beschriftete Datensätze: Strukturierte, zeitgestempelte Sensordaten (Lidar-Punktwolken, Stereokamerabilder, GNSS/IMU-Trajektorien) in AI-fähigen Formaten (z.B. ROS-Taschen, COCO JSON). - Dokumentation: Metadaten (Sensorspezifikationen, Umgebungsbedingungen), Anmerkungsrichtlinien und Konformitätszertifikate. - Zusammenfassender Bericht: Umsetzbare Erkenntnisse (z. B. „Systemkämpfe bei schlechten Lichtverhältnissen; empfehlen, das Training mit Twilight-Radardaten zu erweitern“. Pflichten des Kunden 7. Was muss der Kunde bieten? - Zugriff auf die Website: Sichere, betriebsbereite Einsatzfelder (z. B. gelöschte Zeilen für die Roboter-/Sensormobilität). - Anwendungsfallspezifikationen: - Zielmetriken (z. B. „Daten zur Apfelclusterdichte in den Zeilen 5–10 sammeln“). - KI/Systemanforderungen (z. B. „Annotate fruit matureness labels for YOLO training“). - Ethische/rechtliche Konformität: Berechtigungen zur Datenerfassung (falls erforderlich).

Sensorkonfiguration: - Kunden können bestimmte Sensoren aus einer vordefinierten Liste von Kandidatensensoren für die Nutzlast auswählen (z.B. Lidar + Stereokameras für 3D-Mapping priorisieren, GNSS für Indoor-Tests deaktivieren). Datenanmerkung: - Wählen Sie Anmerkungsformate aus einer vordefinierten Liste (z.B. Begrenzungsfelder, semantische Segmentierungsmasken), die mit ihren KI-Pipelines kompatibel sind. Zeitliche/saisonale Flexibilität: - Planung wiederkehrender Kampagnen (z. B. wöchentliche Datenerhebung während der Erntesaison, mehrjährige phänologische Studien). Saisonale Einschränkungen: - Ausrichtung auf Vegetationsperioden (z. B. kein Frost/Regen für bestimmte Sensoren; optimales Timing für kulturspezifische Daten wie Fruchtreife in Obstplantagen). - Beispiel: Erhebung von Weinbergsdaten beschränkt auf die Vegetationsperiode (April–Oktober in den Klimazonen der EU). Was Kunden im Voraus wissen sollten - Standortvorbereitung: Kunden müssen Feldkarten, Bewässerungspläne und Sicherheitsprotokolle bereitstellen. - Dateneigentum: Rohdaten werden mit dem Kunden geteilt, aber agrifoodTEF kann aggregierte, anonymisierte Daten für interne F&E verwenden. - Kostenauswirkungen: Wiederkehrende Kampagnen oder ultrahochauflösende Sensoren verursachen höhere Gebühren. - Nachbearbeitung komplexer Annotationen (z.B. 3D-Punktwolkenbeschriftung) separat abgerechnet