P299 - 40. GIL-Jahrestagung 2020 - Fokus: Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier

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Konferenzbeitrag
Validierung eines Objektlokalisierungs-Algorithmus zur Detektion von Rundballenmodellen
(40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Kitzler, Florian; Rapberger, Lukas; Gronauer, Andreas; Barta, Nobert
Im Zuge der Digitalisierung nimmt der Automatisierungsgrad in der Landwirtschaft stark zu. Die automatisierte Handhabung von Biomasse wie z. B. Rundballen aus Heu oder Stroh benötigt Messsysteme, die in der Lage sind, die Pose von Objekten präzise zu erkennen. Dazu eignen sich Laserscanner, mit deren Hilfe eine 3D-Punktwolke der Umgebung generiert und mit Algorithmen ausgewertet werden kann. Zur Evaluierung eines Objektlokalisierungs-Algorithmus zur Detektion von Rundballen wurden realistische Anliefer- und Lagerszenarien erstellt und mithilfe eines Laborprüfstands gescannt und ausgewertet. Durch Vergleich der Sollpose (Referenzmessung anhand eines Koordinatengitters) mit der Istpose (gemessene Pose) der Objekte konnte eine Genauigkeit von durchschnittlich 27 mm in der Position und eine maximale Winkelabweichung von 2,6° festgestellt werden. Dabei liegen 88 % aller gemessenen Objekte innerhalb der geforderten Genauigkeit von 42 mm, die garantieren soll, dass die Objekte mit einer handelsüblichen Ballenzange im realen Setting gegriffen werden können.