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Auflistung nach Autor:in "Kisliuk, Benjamin"

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  • Konferenzbeitrag
    Erste Schritte zu einem virtuellen Zuchtgarten
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Tieben, Christoph; Kisliuk, Benjamin; Enders, Matthias; Léon, Mareike; Daiber, Florian; Kosmalla, Felix; Stiene, Stefan; Hertzberg, Joachim
    Als einer der wichtigsten Arbeitsschritte der Pflanzenzüchtung werden Sortenkandidaten in Parzellenversuchen regelmäßig bonitiert und charakterisiert. Hierbei werden in den unterschiedlichen Entwicklungsstadien eine Vielzahl an Parametern und Merkmalen, meist visuell, erfasst. Ein robotischer Lösungsansatz bietet das Potenzial, diesen Aufwand signifikant zu reduzieren und neue Möglichkeiten zu eröffnen. Ein Monitoring der einzelnen Parzellen durch regelmäßige, hochgenaue Erfassung von Laserscan- und Hyperspektral-Daten bildet die Grundlage, auf der ein detailliertes, dreidimensionales Abbild der Zuchtgärten erstellt wird. Dieses Abbild soll innerhalb einer Virtual Reality Umgebung (VR) aufbereitet und darin den Züchter:innen zugänglich gemacht werden. Dies soll die Bonitur in einem virtuellen Zuchtgarten ermöglichen, der neben den sichtbaren Lichtspektren auch andere Datenquellen integriert und nutzbar macht. Das Ziel dieses Beitrags ist es, die ersten Schritte und Erfahrungen bei der Entwicklung einer autonomen robotischen Monitoring-Lösung sowie der darauf aufbauenden Erstellung des virtuellen Zuchtgartens zu präsentieren und zur Diskussion zu stellen.
  • Konferenzbeitrag
    Erste Schritte zu einer kontextsensitiven Navigation in einem langzeitautonomen Field-Monitoring-System
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Kisliuk, Benjamin; Höllmann, Mark; Tieben, Christoph; Krause, Jan Christoph; Mock, Alexander; Pütz, Sebastian; Igelbrink, Felix; Wiemann, Thomas; Focke Martinez, Santiago; Stiene, Stefan; Hertzberg,Joachim
    Autonome Kartierungssysteme für landwirtschaftliche Anwendungen gewinnen zunehmend an Bedeutung. Derzeit sind die meisten Systeme ferngesteuert oder basieren auf einer einzigen globalen Umgebungsrepräsentation. Die alleinige Verwendung fester Roboterkarten und Aktionsschemata schränkt jedoch die Flexibilität autonomer Systeme ein. Insbesondere in der Landwirtschaft kann sich die Umgebung während der Vegetationsperioden schnell ändern, weshalb es einer kontextsensitiven Navigation bedarf. Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist es, ein autonomes System namens Autonome robotische Experimentier-Plattform (AROX) aufzubauen, das in der Lage ist, Bestandskarten über einen gesamten Vegetationszeitraum ohne Benutzereingriff zu erstellen. Dazu haben wir die Hardware-Infrastruktur zum Aufbewahren und Laden des Roboters sowie die erforderliche Software im Robot Operating System (ROS) aufgebaut, um die Kontextsensitivität zu realisieren.
  • Konferenzbeitrag
    A systematic approach to the development of long-term autonomous robotic systems for agriculture
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Bohne, Tim; Parthasarathy, Gurunatraj; Kisliuk, Benjamin
    For robots to compete with conventional machinery in agriculture, improving their long-term autonomy seems necessary. In this article, we provide concepts and intermediate results of our work aimed at a long-term autonomous robotic system performing a plant monitoring task. Based on notions from literature, we introduce a structured approach to defining long-term autonomy and report on the system we develop that meets this definition in practical experiments. Finally, we present intermediate results from simulation and discuss further avenues of research.