B体育·(sports)官方网站AI加持德国顶尖研究机构解锁草莓采摘新姿势！

　　B体育·(sports)官方网站AI加持德国顶尖研究机构解锁草莓采摘新姿势！世界顶尖研究机构——德国人工智能研究中心（DFKI）研发的草莓采摘机器人成为了展会的一大亮点。

　　这个项目的核心目标在于设计和打造一种半自主移动采摘系统，让它能够无需人工干预，独立且高效地完成水果采摘任务。尽管现有的机器人系统主要服务于温室环境，但DFKI的目标是将这一技术推向更广阔的田野，同时充分考量并应对田野环境中可能出现的各种挑战B体育·(sports)官方网站。

　　为了让更多的小型农场能够享受到自动化带来的便利，并降低整体投资成本，DFKI致力于开发一种经济高效的系统。此外，通过多个小型系统的协同作业，农场可以根据实际需求灵活调整采摘效率，确保资源的最大化利用。

　　在采摘工人短缺的情况下，这个机器人系统能够在白天的基础上，进一步拓展至夜间作业，从而有效弥补人力缺口。夜晚采摘不仅解决了人力问题，还带来了多重优势。凉爽的夜晚使得草莓采摘过程中受到的损伤减少，保证了果实的品质。同时，夜间的人工照明不仅有助于机器人精准识别并采摘果实，还为图像处理算法提供了更为稳定的工作环境。这样，清晨时分，市民们就能品尝到新鲜采摘的草莓，享受来自大自然的甜蜜。

　　此外，自动化采摘技术的推进还有助于减少成熟水果滞留在田间的情况。这不仅降低了采摘工作对人员、天气或时间的依赖性，还确保了水果的最佳采摘时机。同时，这种技术也有助于德国保持多种水果和蔬菜的种植优势，并强化地区食品种植。通过减少长途运输，使用者还能够改善食物的二氧化碳平衡，为环保事业做出贡献。

　　DFKI相信，随着科技的不断进步和创新，这种智能采摘系统将在农业领域得到更广泛的应用，为农业生产带来性的变革B体育·(sports)官方网站。

　　这款草莓采摘机器人拥有三大核心技术组件：移动平台、水果识别系统和采摘夹具。借助人工智能（AI）技术，机器人能够精准识别哪些草莓已经成熟并适合采摘。更令人兴奋的是，这种先进的人工智能方法未来还有可能应用于其他类型的水果采摘上。研究团队的科学家彼得斯说：“一只机器手可以在6秒内采摘一颗草莓，这与人类的采摘效率接近。”目前，这类机器人的价格在数万欧元不等。

　　在控制系统研发方面，团队以开源软件为基石，如ROS框架和DFKI大力发展的Rock框架。这种设计使得整个系统的接口开放，不仅便于研究人员的创新和优化，更可以轻松融入欧洲云计划GAIA-X生态系统，实现资源的高效共享与互补。虽然与GAIA-X的连接并非本项目的首要目标，但据DFKI透露，团队在开发过程中始终考虑到未来的连接需求，确保技术决策能够为长远发展铺平道路，避免技术上的死胡同。

　　系统在初期阶段仅配备了一个夹臂，但长远规划是两侧都装备夹臂。研究团队面临的一大挑战是，如何让夹持臂能够精准地将成熟的草莓从茎上分离，同时避免将其压碎。目前B体育·(sports)官方网站，这些问题正在项目研发中逐步得到解决。

　　据了解，RoLand项目得到了联邦食品和农业部的大力支持，获得了为期三年（2021年10月1日至2024年9月30日）总计170万欧元的资助。该项目由DFKI机器人创新中心负责协调，合作伙伴包括汉堡应用科学大学（HAW）的研究与转移中心（FTZ）、Othmerding Maschinenbau GmbH & Co. KG以及Glantz Erdbeerhof（联合），合作阵容可谓强大。

　　德国人工智能研究中心（DFKI）在前不久刚刚完成了基于欧洲云计划GAIA-X的Agri-Gaia项目。根据官方信息，此项目旨在构建一个人工智能生态系统，并为农业和食品工业制定开放的人工智能标准。

　　DFKI携手协会、研究机构、政府部门以及行业合作伙伴，共同搭建了一个开放、去中心化的基础设施，用于农业人工智能算法的开发。这一努力得到了奥斯纳布吕克应用科技大学、奥斯纳布吕克大学、博世、阿玛松农机企业以及CLAAS公司等机构的积极参与。值得一提的是，Agri-Gaia项目成为了欧洲云计划重大项目GAIA-X在农业领域的首个成功应用案例。

　　在Agri-Gaia体系结构中，一个核心平台负责提供与农业紧密相关的基本数据和算法。通过GAIA-X的标准化，农民能够轻松地在不同云平台之间迁移他们的数据，并以经济高效的方式使用这些数据。此外，该项目还为中小型农业和食品工业创建了一个基于GAIA-X的人工智能生态系统。为此，项目还引入了一个创新的B2B平台，该平台将特定行业的人工智能组件作为易用的模块提供给用户，并将用户和人工智能算法开发者汇聚在一起。据悉，该平台旨在通过开发适当的接口和标准，为数据和算法的交换构建一个多供应商的基础设施。

　　机器讲堂从DFKI官网获悉，其研究团队正积极投身于农业应用的机器人研发，并努力将机器人技术的方法和算法应用于传统农业机械。其目标是提升机器和流程的性能，同时降低资源消耗。在土地耕种中的技术应用是DFKI的研究重点。据悉，DFKI在农业应用领域的主要研究内容包括户外机械自主规划与导航方法、农业机械控制中的环境识别方法、优化多农机间协作和资源消耗的内田物流方法、通信、流程和知识处理层面的互操作性。