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Auflistung nach Autor:in "Linz, Andreas"

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  • Konferenzbeitrag
    „Digitale Zwillinge“ als Werkzeug für die Entwicklung von Feldrobotern in landwirtschaftlichen Prozessen
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Linz, Andreas; Hertzberg, Joachim; Roters, Jan; Ruckelshausen, Arno
    Die hohe Komplexität von feldbasierten Prozessen im landwirtschaftlichen Pflanzenbau stellt hinsichtlich der Variabilität der Pflanzen, des Bodens, der Technologien, des Umfeldes und zahlreicher Störgrößen erhebliche Anforderungen an die Entwicklung robuster Technologien. Simulationen spezifischer Aspekte unterstützen diese Entwicklungen seit vielen Jahren. Eine ganzheitliche Simulation des landwirtschaftlichen Prozesses – sozusagen ein „Digitaler Zwilling“ – unter Integration möglichst vieler der aufgeführten Einflussgrößen birgt dabei ein erhebliches Potenzial, insbesondere kann der Einfluss einzelner Größen auf den Gesamtprozess für die Fehleranalyse, den Service oder Neuentwicklungen verwendet werden. Weiterhin stellt die Kopplung der Simulationen mit den realen Systemen eine wichtige Schnittstelle für kurze Entwicklungszyklen und den Transfer von Forschungsergebnissen in die Praxis dar. In dieser Arbeit werden drei Beispiele „Digitaler Zwillinge“ im landwirtschaftlichen Kontext vorgestellt.
  • Konferenzbeitrag
    Entwicklung einer flexiblen Sensorapplikation zur Erzeugung von validen Daten für KI-Algorithmen in landwirtschaftlichen Feldversuchen
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Koenig, Daniel; Igelbrink, Matthias; Scholz, Christian; Linz, Andreas; Ruckelshausen, Arno
    Künstliche Intelligenz nimmt eine zunehmend bedeutende Rolle in der digitalen Transformation der Landwirtschaft ein. Der Nutzen wird maßgeblich durch die Integration in die einzelnen Prozesse bestimmt. Damit KI-Module anwendungsbezogen entwickelt und eingesetzt werden können, ist die Erfassung valider Sensordaten im Feld notwendig. Diese bilden die Basis für das Trainieren und Anwenden von KI-Netzen. Durch den Einsatz kostengünstiger Standard-Sensorik kann in Kombination mit künstlicher Intelligenz ein Mehrwert in Bezug auf die Qualität der Datenverarbeitung erzielt werden. Aus der Notwendigkeit heraus, valide Sensordaten bereitzustellen, wurde eine flexible Sensorapplikation entwickelt, die durch entsprechende Systemtechnik und typische kostengünstige Sensorik (RGB-Kamera, 3D-Stereokamerasystem, RTK-GPS) valide Daten unter Feldbedingungen aufnehmen kann. Diese Daten können einer KI zur Verfügung gestellt werden. Durch diese Sensorauswahl kann auf eine Vielzahl von Anwendungen im Feld eingegangen werden („70%-Setup“). Zudem wurde das System in eine Simulationsumgebung implementiert, um vorab z. B. Anbaupositionen von Sensoren etc. zu überprüfen. Für die Erzeugung von validen Sensordaten wurden als erste Praxisbeispiele zwei unterschiedliche Feldanwendungen betrachtet und hierfür geeignete Feldversuche durchgeführt.
  • Konferenzbeitrag
    ROS-basiertes Validierungskonzept für Sicherheitskonzepte von autonomen Agrarrobotern
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2016, 2016) Meltebrink, Christian; Linz, Andreas; Ruckelshausen, Arno
    Für autonome Agrarroboter existieren noch keine speziellen Normen. Sicherheitsanforderungen und Schutzmaßnahmen können nur anhand von bestehenden Normen und Normentwürfen aus verschiedenen Teilbereichen definiert werden. Aus diesem Grund werden Sicherheitsanforderungen und Schutzmaßnahmen am Beispiel der Kollisionsvermeidung mit sicherheitsrelevanten Objekten vorgeschlagen. Validierungsmethoden werden für die Sicherheitsanforderungen des Roboters erarbeitet. Ein Validierungskonzept wird durch diese Methoden anhand von Stationen entwickelt. Dieses Konzept ist durch weitere Stationen beliebig erweiterbar. Eine verteilte Softwarearchitektur koordiniert durch einen Validierungsmaster das Validierungskonzept mit seinen einzelnen Stationen. Es basiert auf dem Softwareframework \?ROS“.