Cognitive Agro Pilot: ein Blick in die Zukunft

Ein hervorragendes Beispiel für eine solche Kooperation ist die Entwicklung des automatisierten Steuerungssystems „Cognitive Agro Pilot“ für Landmaschinen durch das russische Unternehmen Cognitive Pilot. Bei dem Steuerungssystem handelt es sich um einen intelligenten Roboter, der auf der Grundlage eines visuellen Erkennungssystems konzipiert ist. Der Mähdrescher wird mit einer speziellen Ausrüstung ausgestattet, welche aus einer Kamera, einer Steuereinheit mit einem Neuroprozessor, einem digitalen Hydraulikblock für die Lenksteuerung, Sensoren für Radwinkelmessung, einem Tablett-PC in der Kabine sowie notwendigen Kabeln und Hochdruckschläuchen für den Anschluss an die Hydraulik besteht. Auf diese Weise wird es der Maschine möglich, dass Feld zu erfassen und die Leistungsfähigkeit des Mähdreschers auf eine ganz neue Ebene gebracht.

Erstens gewährleistet der „Cognitive Agro Pilot“ eine Kursgenauigkeit entsprechend der Kanten-, Schwad- oder Reihengeometrie. Es ist keine GPS-Verbindung erforderlich und die Fahrbahnabweichung beträgt nicht mehr als 15 cm. Mit anderen Worten: Die Maschine übernimmt eine Reihe von Aufgaben, die zuvor von den Maschinenführern manuell ausgeführt wurden. Damit werden die Ermüdbarkeit des Fahrers und der Einfluss des menschlichen Faktors insgesamt reduziert. Somit werden Ernteverluste eliminiert und die Leistung pro Schicht erhöht. Außerdem wird durch die Genauigkeit der Überfahrten Kraftstoff gespart.

„Selbst die professionellsten Maschinenführer sind am Ende der Arbeitsschicht nicht in der Lage, die Maschine mit der Genauigkeit zu fahren, die der ‚Cognitive Agro Pilot‘ bietet“, sagt Alfia Kayumova, stellv. Geschäftsführerin für Unternehmensentwicklung und Investitionen bei Cognitive Pilot. „Bei der Entwicklung des Systems wollten wir einige der Aufgaben des Maschinenführers auf den Roboter übertragen, um den menschlichen Faktor zu reduzieren und so die Ernteeffizienz zu erhöhen.“

Durch die Testfahrten wurde berechnet, dass die Erntezeit mit dem „Cognitive Agro Pilot“ im Vergleich zur üblichen "manuellen" Methode um durchschnittlich 25 % reduziert werden kann.

„Eine weitere wichtige und nützliche Funktion des Systems ist die Hinderniserkennung“, ergänzt Alfia Kayumova. „Der Mähdrescher kündigt gefährliche Begegnungen mit anderen Geräten, Menschen, Bäumen und Masten in einer Entfernung von 30 bis 40 Metern an. Als Option kann auch eine automatische Bremsung eingestellt werden. So können Unfälle und Ausfallzeiten vermieden werden und auch bei schlechten Sichtverhältnissen weitergearbeitet werden.“

Ein wichtiger Vorteil des Systems ist die Möglichkeit, seine Funktionalität einfach durch ein Firmware-Update zu erweitern. So ist es beispielsweise möglich, die Kamera auf die Getreideentladung zu richten und den Prozess ohne große Zusatzinvestitionen viel genauer zu steuern.

„Der Einsatz von Cognitive Pilot ist die nächste Stufe in der Entwicklung der Agrarwirtschaft in Richtung Precision Farming“, kommentiert Björne Drechsler, Geschäftsführer der Ekotechnika AG. „Die neue Technologie wird die Effizienz der Agrarbetriebe verbessern und Ernteverluste verringern. Es wird noch ein bis zwei Jahre dauern, um die maximale Anpassung solcher Systeme und ihre Massenanwendung auf importierte und einheimische Mähdrescher zu erreichen. Der Markt dafür ist groß und in den kommenden Jahren werden wir bis zu 10.000 Maschinen ausrüsten. Die Software ist stabil und das Feedback der Mechaniker nach den ersten Tests ist äußerst positiv. Darüber hinaus entstehen weitere hochqualifizierte Arbeitsplätze und die Effizienzsteigerung wird dazu führen, dass auch in der Landwirtschaft Löhne bezahlt werden können, wie sie in anderen hochtechnologischen Branchen üblich sind.‘‘

Ekotechnika hat eine Kooperationsvereinbarung mit Cognitive Pilot über die Implementierung, Installation und technische Unterstützung von „Cognitive Agro Pilot“-Systemen in 35 Regionen Russlands unterzeichnet.

In den nächsten Jahren werden Tausende von landwirtschaftlichen Betrieben ein wirksames Instrument zur Kostensenkung und Verbesserung der Erntequalität erhalten.