NeXaTauto - Ganzheitliche Konzeption, feldbasierte Praxiserprobung und Validierung autonomer Arbeitsprozesse im Pflanzenbau

Die Firma Kalverkamp entwickelt mit Unterstützung der Arbeitsgruppe für Optimierung und Optimale Steuerung des Zentrums für Technomathematik und der Fachhochschule Osnabrück das neuartige, elektrisch angetriebene, multifunktionale landwirtschaftliche Fahrzeug NeXaT für die Autonome Landwirtschaft und die Beseitigung ökologischer und ökonomischer Schwachstellen heutiger Traktorkombinationen.
Das mit vier individuell steuerbaren Bandlaufwerken ausgestattete NeXaT-Fahrzeug bewegt sich mit einer Breite von 18 m auf einer nur 60 cm breiten Kontaktfläche mit dem Feld. Im Vergleich zu konventionellen Anbaumethoden können dadurch Bodenschäden durch die Erdverdichtung so wie möglich minimiert werden.
Ziel des NeXaTauto-Projekts ist es, dieses neuartige Konzept mittels sogenannter digitaler Zwillinge und Techniken der nichtlinearen Optimierung und Künstlichen Intelligenz autonom im Feld nutzbar zu machen und durch praktische Tests unter realen Bedingungen neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Förderung erfolgt aus Mitteln des Zweckvermögens des Bundes bei der Landwirtschaftlichen Rentenbank.

Publikationen

1. M. Höffmann, S. Patel, C. Büskens.
   Optimal guidance track generation for precision agriculture: A review of coverage path planning techniques.
   Journal of Field Robotics, Wiley Online Library, , Wiley, 2024.

   DOI: 10.1002/rob.22286

2. M. Höffmann, S. Patel, C. Büskens.
   Optimal Coverage Path Planning for Agricultural Vehicles with Curvature Constraints.
   MDPI Open Access Journals Agriculture, 13(11), 2023.

   DOI: 10.3390/agriculture13112112

3. R. Simonelli, M. Höffmann, S. Patel, C. Büskens.
   Optimal Path Tracking: Benchmarking an NMPC for a Wide-Span Autonomous Agricultural Machine.
   European Control Conference (ECC) 2023, Bukarest, Rumänien.
   

   online unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/10178268

4. D. Stronzek-Pfeifer, F. M. Chemmadan, S. Patel, C. Büskens.
   LiDAR-based object detection for agricultural robots.
   GAMM 93rd Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics, 30.05.-02.06.2023, Dresden, Sachsen.
   Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, Wiley, 2023.

   online unter: https://doi.org/10.1002/pamm.202300128

5. R. Simonelli, C. Büskens.
   Modeling and parameter identification for agricultural machines .
   GAMM 93rd Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics, 30.05.-02.06.2023, Dresden, Sachsen.
   Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, Wiley, 2023.

   DOI: 10.1002/pamm.202300204
   online unter: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/pamm.202300204

6. M. Höffmann, S. Patel, C. Büskens.
   Weight-Optimized NURBS Curves: Headland Paths for Nonholonomic Field Robots.
   2022 8th International Conference on Automation, Robotics and Applications (ICARA), 18.02.2022 - 20.02.2022.
   Proceedings of the 8th International Conference on Automation, Robotics and Applications, S. 81-85, 2022.

   DOI: 10.1109/ICARA55094.2022.9738525
   online unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/9738525

7. M. Höffmann, J. Clemens, D. Stronzek-Pfeifer, R. Simonelli, A. Serov, S. Schettino, M. Runge, K. Schill, C. Büskens.
   Coverage Path Planning and Precise Localization for Autonomous Lawn Mowers.
   IEEE 6th International Conference on Robotic Computing (IRC), 05.12.-07.12.2022.
   Proceedings of International Conference on Robotic Computing, S. 238-242, 2022.

   DOI: 10.1109/IRC55401.2022.00046
   online unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/10023754