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Auflistung nach Autor:in "Krause, Jan Christoph"

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  • 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
    Konzeption und Realisierung einer feldbasierten landwirtschaftlichen Versuchsumgebung zur dynamischen Umgebungswahrnehmung
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Krause, Jan Christoph; Martinez, Jaron; Gennet, Henry; Urban, Martin; Herbers, Jens; Menke, Stefan; Röttgermann, Sebastian; Hertzberg, Joachim; Ruckelshausen, Arno
    Für die Automatisierung von landwirtschaftlichen Prozessen werden autonome Maschinen entwickelt, die zuverlässig und sicher in ihren Arbeitsgebieten navigieren müssen. Die insbesondere beim Pflanzenbau typischerweise harschen und wechselnden Umgebungsbedingungen erschweren die hierfür notwendige sensorbasierte Erfassung und Interpretation des Umfelds. Für die funktionale Sicherheit ist die robuste Erkennung des Menschen im Umfeld der Maschine in allen definierten, zulässigen Betriebsbereichen essenziell. In diesem Beitrag wird eine Versuchsumgebung vorgestellt, mit der die Einflüsse von unterschiedlichen Umgebungsbedingungen, wie beispielsweise das Wetter und die Vegetation, auf die Zuverlässigkeit von Sensorsystemen zur semantischen Umfeldwahrnehmung untersucht werden. Mit einem schienenbasierten Trägersystem werden Sensoren verschiedener Messprinzipien reproduzierbar durch eine landwirtschaftliche Umgebung bewegt. Hierbei werden die Rohdaten der Sensoren als Evaluationsdaten aufgezeichnet. Durch eine wiederkehrende und wiederholbare Aufnahme bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen wird die Erzeugung von Evaluationsdatensätzen, die sich zum Vergleich der Erkennungsgüte eignen, ermöglicht.