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Exzellenzcluster CITEC und das Unternehmen CLAAS stellen Forschung vor

Traktoren und Mähdrescher arbeiten oft in schwierigem Gelände: Erntegut wie Raps und Mais wächst unterschiedlich dicht, der Boden ist mal matschig und mal steinig und oft verdecken die Pflanzen die Sicht auf mögliche Hindernisse. Damit Erntemaschinen trotz wechselnder Bedingungen effizient und sicher ernten können, haben der Exzellenzcluster Kognitive Interaktionstechnologie (CITEC) der Universität Bielefeld und der Agartechnikhersteller CLAAS in Harsewinkel ein neues System zur Umfelderkennung entwickelt. Die Kooperation wurde als Innovationsprojekt des Technologie-Netzwerks it's OWL gefördert. Die Ergebnisse des Projekts werden am Dienstag, 24. Oktober, bei einem Workshop im CITEC-Gebäude vorgestellt. Die neue Technologie wird mit einem Mähdrescher vor dem Gebäude vorgeführt. Außerdem erhalten Studierende und Promovierende Gelegenheit, sich über Karrierewege bei CLAAS, der Universität Bielefeld und der Fachhochschule Bielefeld zu informieren.

Durch das neue System reagieren Erntemaschinen automatisch auf Hindernisse im Erntefeld. Foto: CLAAS

Die Fahrerinnen und Fahrer von Erntemaschinen können den Raum um die Maschinen oft nur eingeschränkt einsehen. Die Pflanzen erschweren die Sicht, außerdem begrenzt die Maschine selbst den Überblick – ein Mähdrescher ist mitunter so lang wie Lastwagen. „Wir mussten also ein System entwickeln, das dafür sorgt, dass Kollisionen zum Beispiel mit Wildtieren vermieden werden“, sagt Jungeblut. Der Ingenieur arbeitet in der Forschungsgruppe „Kognitronik und Sensorik“ am Exzellenzcluster CITEC und der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld. Die Gruppe unter Leitung von Professor Dr. Ulrich Rückert forscht zu ressourceneffizienten und mikroelektronischen Systemen, die mit Sensoren wie Farb- und Infrarotkameras, Wärmedetektoren oder Abstandssensoren ausgestattet werden.

Von Juli 2014 bis Ende Oktober 2017 entwickelte die Forschungsgruppe gemeinsam mit CLAAS das intelligente Sensornetzwerk zur elektronischen Umfelderkennung für Landmaschinen. Die CITEC-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler steuerten dafür auch die Algorithmen bei, die die Sensordaten auswerten. „Die Sensordaten werden zusammengeführt und ausgewertet, so dass die Maschine das Umfeld eigenständig bewerten und sich an veränderte Bedingungen anpassen kann“, berichtet Jungeblut. „Hinzu kommt, dass das System über verschiedene Maschinen hinweg funktioniert. So kann zum Beispiel die Steuerung im Mähdrescher einen Traktor vor drohenden Hindernissen warnen.“ 

„Durch das neue System werden die Landmaschinen effizienter und sicherer, so dass die Qualität der Ernte zunimmt“, sagt Dr. Boris Kettelhoit von CLAAS. „Schäden an Mensch und Maschine werden so gut wie möglich verhindert und Ausfallzeiten verringert.“ 

Journalistinnen und Journalisten sind herzlich eingeladen zur Berichterstattung. Bei der Vorführung der Landmaschinen am Dienstag, 24. Oktober, um 14 Uhr vor dem CITEC-Gebäude (Inspiration 1) beantworten Dr. Thorsten Jungeblut und Dr. Boris Kettelhoit Fragen von Journalistinnen und Journalisten.

Das Programm auf dem Campus Nord:

• 10 bis 13.30 Uhr: Projektworkshop mit Teilnehmenden aus Wissenschaft und Industrie im CITEC-Gebäude (Anmeldung erforderlich)
• 11 bis 17 Uhr: Der Career Service der Universität Bielefeld, das Praxisbüro der Fachhochschule Bielefeld und das Unternehmen CLAAS informieren im Foyer des CITEC-Gebäudes über Karrierewege für Studierende und Promovierende
• 14 Uhr: Vorführung von Landmaschinen mit dem neuen Sensorsystem vor dem CITEC-Gebäude
• 15 Uhr: Vortrag zu Forschung und Entwicklung in der Robotik bei CLAAS, Dr. Boris Kettelhoit, Vorentwicklung Elektronik bei Claas Selbstfahrende Erntemaschinen (CSE) im Raum CITEC 1.204
• 15.30 Uhr: Vortrag zum beruflichen Einstieg bei CLAAS, Jacqueline Pollitt, Managerin für Human Resources bei der CLAAS KGaA mbH im Raum CITEC 1.204

Weitere Informationen:

Innovationsprojekt „Elektronische Umfelderkennung bei Erntemaschinen“: http://www.its-owl.de/projekte/innovationsprojekte/details/elektronische-umfelderkennung-bei-erntemaschinen