View Project

Norwegian AI Directory

ROBOFARMER Safe and reliable sensing, learning and control of an autonomous multi-arm agri-robot platform


Description:

For at autonome roboter skal kunne fungere robust i den virkelige verden er det ikke nok med kunstig intelligens; de trenger også pålitelige sensorer for å se i skiftende omgivelser, og robust styring av en fysisk robot plattform. For å oppnå slik fysisk intelligens, trengs det ny forskning innen både sensordesign, maskinlæring og robotstyring. Landbruksrobotikk er en spesielt krevende anvendelse, med store variasjoner over sesonger, ulike typer planter og vekstmiljø. En stor utfordring i dagens landbruk er arbeidsintensive operasjoner som må gjøres manuelt av sesongarbeidere, f.eks. tynning, luking og plukking. Disse oppgavene er veldig krevende å automatisere, og er ikke mulig å utføre med dagens robot- og sensorteknologi . Målet med dette prosjektet er å utvikle ny kunnskap og metoder som muliggjør robotisering av slike oppgaver i landbruket. Dette krever både nye 3D sensorer tilpasset krevende utendørs miljø, mer forklarbare og pålitelige metoder for dyplæring på 3D data, et nytt multi-arm robotsystem og nye metoder for å garantere sikkerheten og påliteligheten for den autonome plattformen. Prosjektet vil fokusere spesielt på hvordan man kan håndtere usikkerheten fra sensorer, lærings-baserte algoritmer og kontroll på en helhetlig måte. Metodene utviklet i prosjektet vil bli utviklet og testet på ekte planter og omgivelser fra helt tidlig i prosjektet, og vil også være relevante for andre anvendelser av robotikk og autonomi i varierende og krevende miljø.


Project leader: Marianne Bakken

Started: 2022

Ends: 2025

Category: Teknisk-industrielle institutter

Sector: Instituttsektor

Budget: 11999997

Institution: SINTEF AS

Address: NA