Krause, Jan ChristophMartinez, JaronGennet, HenryUrban, MartinHerbers, JensMenke, StefanRöttgermann, SebastianHertzberg, JoachimRuckelshausen, ArnoHoffmann, ChristaStein, AnthonyRuckelshausen, ArnoMüller, HenningSteckel, ThiloFloto, Helga2023-02-212023-02-212023978-3-88579-724-1https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40277Für 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.deagricultural automation; field robots; human detection and trackingText/Conference Paper1617-5468