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Strautmann testet Sensoren für autonome Maschinen im Außenbereich

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Artikel eingestellt am:
24.3.2022, 7:31

Quelle:
B. Strautmann & Söhne GmbH u. Co. KG
www.strautmann.com

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Um die Sicherheit auf landwirtschaftlichen Betrieben sowie den bewirtschafteten Flächen zu gewährleisten und die Arbeit autonomer Maschinen zu ermöglichen, testet Strautmann 15 unterschiedliche Sensoren auf einem Teststand im Agrarumfeld.

Strautmann hat in Kooperation mit der Hochschule Osnabrück und dem TÜV NORD Mobilität den ersten Teststand für Sensorsysteme an autonomen Agrarmaschinen zum Personenschutz im Außenbereich entwickelt. Durch die kontinuierliche Aufzeichnung von Umgebungsparametern am Einsatzort können mit einem neuartigen Prüfverfahren detaillierte Aussagen über Sensoren hinsichtlich der Robustheit im Arbeitsumfeld und der Fähigkeit, dort Personen sicher zu erkennen, getroffen werden. Dies ist ein wichtiger Meilenstein für die Entwicklung autonomer Maschinen. Das innovative Prüfverfahren basiert auf einem Teststand im Agrarumfeld, der die Bewegung einer Maschine sowie eines Menschen vor der Maschine nachstellt. Der erste Teststand für Maschinengeschwindigkeiten von über sieben Kilometer pro Stunde ist bereits seit zwei Jahren in Betrieb und liefert kontinuierlich Daten für neuartige Erkenntnisse über verschiedene Sensoren. Er ist im Rahmen des Forschungsprojektes „Agro-Safety“ entstanden, welches seit Januar 2022 abgeschlossen ist und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wurde. Das Prüfverfahren hat unter den bekannten Sensorherstellern aus Industrie und Automobilsektor große Zustimmung erhalten, so dass sich acht Sensorhersteller mit insgesamt 15 verschiedenen Sensoren einen Platz auf dem Prüfstand gesichert haben und am Dauertest teilnehmen.

Mit dem ersten Prüfstand im Forschungsprojekt „Agro-Safety“ wurde die Grundlage für eine neuartige Bewertung von Sensoren erarbeitet. Aufgrund der qualitativ hochwertigen Ergebnisse des Prüfverfahrens wird der Prüfstand über das Projekt hinaus betrieben, um weitere Messdaten zu generieren. Somit kann die Bewertung der Sensorsysteme hinsichtlich des Einsatzes an autonomen Maschinen weiter verbessert werden.

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