Welche spezifischen Anforderungen sollte ich beim Kauf von landwirtschaftlichen Drohnen an die Hindernisvermeidungsfunktion stellen?

Wenn unsere Ingenieure die Flugdaten von abgestürzten Geräten analysieren, stellen wir häufig fest, dass unzureichende Sensorspezifikationen den Unfall verursacht haben. Verlust einer schweren Sprühdrohne aufgrund schlechter Erkennung schwere Sprühdrohne ¹ ist ein teurer Alptraum, den Sie vermeiden müssen.

Um die Sicherheit zu gewährleisten, sollten Sie ein 360-Grad-Rundum-Radarsystem in Kombination mit binokularen Sichtsensoren für Redundanz einsetzen. Erforderlich sind eine Mindestdetektionsreichweite von 50 Metern, die Fähigkeit, 1 Zentimeter dünne Drähte zu erkennen, und IP67-zertifizierte Module, die der Korrosion durch Pestizide beim täglichen Abwaschen standhalten.

Die Auswahl der richtigen Sensoren entscheidet darüber, ob Ihre Drohne den Auftrag beendet oder in der Reparaturwerkstatt landet. Daher sollten wir die genauen technischen Standards untersuchen, die Sie benötigen.

Ist Millimeterwellenradar oder Binokularsicht besser für die Sicherheit meiner landwirtschaftlichen Drohne?

In unserer werkseigenen Testanlage simulieren wir starken Nebel und blendendes Sonnenlicht, um zu sehen, wie verschiedene Sensoren reagieren. Sich auf eine einzige Erkennungsmethode zu verlassen, führt oft zu blinden Flecken bei kritischen Vorgängen.

Um maximale Sicherheit zu gewährleisten, sollten Sie sich nicht für eines der beiden Systeme entscheiden, sondern eine Sensorfusionstechnologie einsetzen, die beide miteinander kombiniert. Das Millimeterwellen-Radar gewährleistet den Einsatz in Staub und bei Nacht, während das binokulare Sichtsystem hochauflösende 3D-Karten zur Identifizierung komplexer Strukturen wie Zäune liefert und so einen umfassenden Schutz in allen Umgebungen garantiert.

Wenn wir mit unseren Kunden in den Vereinigten Staaten und Europa über Sensortechnologie sprechen, herrscht oft der Irrglaube, dass es den einen "besten" Sensor gibt. In Wirklichkeit ist die Landwirtschaft Agrardrohnen ² Die Umgebungen sind zu vielfältig, als dass ein einzelner Sensortyp sie allein bewältigen könnte. Wir raten Beschaffungsmanagern dringend, auf "Sensor Fusion" zu achten. Dabei handelt es sich nicht nur um ein Schlagwort, sondern um eine wichtige Architektur, bei der der Flugcomputer Daten aus mehreren Quellen gleichzeitig verarbeitet.

Die Stärken und Schwächen von Radar

Millimeterwellen-Radar (oft 77 GHz oder 24 GHz) ist das Rückgrat von landwirtschaftlichen Schwerlastdrohnen. Millimeterwellen-Radar ³ Sein Hauptvorteil ist die Unempfindlichkeit gegenüber Licht und Feinstaub. Wenn Ihre Mitarbeiter in der Morgen- und Abenddämmerung sprühen die Schädigung von Bestäubern zu vermeiden ⁴, oder sogar nachts, um die Bestäuber nicht zu gefährden, werden die Kameras unzuverlässig. Außerdem sind landwirtschaftliche Felder staubig, und Sprühdüsen erzeugen einen Nebel aus chemischen Tröpfchen. Visuelle Kameras können diesen Nebel als Hindernis interpretieren oder "geblendet" werden. Radar durchdringt diese Störungen mühelos. Allerdings kämpft Radar mit der Auflösung. Es kann zwar erkennen, dass "etwas" da ist, hat aber Schwierigkeiten, einen Stahlmast von einem dichten Maisstengel oder einen dünnen Draht von einem leeren Raum zu unterscheiden.

Die Rolle des binokularen Sehens

Binokulares Sehen funktioniert wie das menschliche Auge. Es verwendet zwei Kameras, um die Tiefe zu berechnen und ein 3D-Punktwolke ⁵ 3D-Punktwolke der Umgebung. Diese ist in Bezug auf die Auflösung überlegen. Sie kann die Kanten einer Scheune, eines Traktors oder einer Baumkrone klar definieren. Wie das menschliche Auge versagt sie jedoch bei schwachem Licht oder direkter Blendung. Wenn sich die Drohne direkt in die Sonne dreht, können die Kameras verwaschen sein.

Warum Sie beides brauchen

Wenn Sie sich für ein System entscheiden, das beide Komponenten integriert, erhalten Sie das Beste aus beiden Welten. Das Radar bietet eine große Reichweite (bis zu 50-60 Meter) und Nachtsichtfähigkeit. Das Bildverarbeitungssystem bietet Präzision im Nahbereich und Hindernisklassifizierung. Nachfolgend finden Sie einen Vergleich, der Ihnen hilft, die Spezifikationen mit den Anbietern zu überprüfen:

Wenn Sie eine Anfrage an einen Anbieter senden, fragen Sie ausdrücklich: "Verwendet das Hindernisvermeidungssystem ausschließlich Bildsensoren oder eine Kombination aus Kugelradar und Bildsensoren?" Diese einfache Frage kann Sie vor dem Kauf veralteter Technologie bewahren.

Wie stelle ich sicher, dass das Hindernisvermeidungssystem die Geländeverfolgung an unebenen Hängen beherrscht?

Wir kalibrieren häufig Flugsteuerungen für Kunden, die in hügeligen Regionen arbeiten, wo sich die Bodenhöhe schnell ändert. Eine Drohne, die ihre Höhe nicht sofort anpassen kann, treibt ihre Sprühdüsen direkt in das Kronendach der Pflanzen.

Sie müssen ein geländeverfolgendes Radar mit einer Aktualisierungsrate von mindestens 50 Hz und eine RTK-Integration (Real-Time Kinematic) angeben. Diese Kombination stellt sicher, dass die Drohne Bodenveränderungen sofort erkennt und eine präzise Höhe über den Pflanzen beibehält, selbst an Hängen mit bis zu 45 Grad Neigung, um Abstürze auf unebenem Boden zu vermeiden.

Die Geländeverfolgung unterscheidet sich technisch von der horizontalen Hindernisvermeidung, aber beide nutzen dasselbe Sensorensystem. Für flache Maisfelder im Mittleren Westen ist die standardmäßige GPS-Höhenverfolgung oft ausreichend. Für Weinberge, Teeplantagen oder Terrassenanbau ist der Boden jedoch ein bewegliches Ziel. Wenn Ihre Drohne mit einer Geschwindigkeit von 5 Metern pro Sekunde fliegt und der Boden stark ansteigt, kann schon eine Verzögerung von einer halben Sekunde bei der Sensorverarbeitung eine Kollision verursachen.

Die Mechanik des Geländeradars

Die Standard-Hindernisvermeidung schaut nach vorne. Die Geländeverfolgung blickt nach unten. Sie müssen sicherstellen, dass das jeweilige Drohnenmodell über ein spezielles, nach unten gerichtetes Radarmodul oder ein Phased-Array-Radar verfügt, das sich nach unten ausrichtet. Dieses Radar tastet ständig den Boden ab, um die "Relative Höhe" (Höhe über dem Boden) und nicht die "Absolute Höhe" (Höhe über dem Meeresspiegel) zu messen.

Die kritische Rolle der RTK

Die RTK-Technologie (Real-Time Kinematic) korrigiert GPS-Fehler bis auf den Zentimeter genau. Kinematik in Echtzeit ⁶ RTK dient zwar in erster Linie der Positionsbestimmung (X- und Y-Achse), stabilisiert aber auch die Z-Achse (Höhe) erheblich. Bei der Entwicklung unserer Flugalgorithmen fusionieren wir die Radar-Höhendaten mit der RTK-Stabilität. Dadurch wird verhindert, dass die Drohne aufgrund von Luftdruckschwankungen nach oben oder unten abdriftet, was bei schnellen Wetterwechseln auf einem Bauernhof vorkommen kann.

Umgang mit Baumkronen und hartem Boden

Ein häufiges Problem, das bei billigeren Sensoren auftritt, ist die "False Floor"-Erkennung. Dies geschieht, wenn das Radar die Spitze einer hohen Pflanze (wie Zuckerrohr oder reifer Mais) für den Boden hält. Versucht die Drohne zu landen oder tief zu fliegen, bleibt sie vielleicht 2 Meter zu hoch stehen, oder schlimmer noch, der Sensor stößt durch eine Lücke in der Pflanze, denkt, der Boden sei niedriger, und die Drohne stürzt in die Pflanzen. Qualitativ hochwertige Millimeterwellen-Radargeräte können abgestimmt werden mit Hochwertiges Millimeterwellen-Radar ⁷ "Crop Penetration Filtering" zur Unterscheidung zwischen dem weichen Rückfluss des Kronendachs und dem harten Rückfluss des Bodens.

Achten Sie bei der Bewertung eines Datenblattes auf diese spezifischen Geländeparameter:

Wir empfehlen außerdem, die Anbieter zu fragen, ob ihr System "Terrain Mapping" ermöglicht. Hierbei handelt es sich um eine Funktion, bei der die Drohne zunächst einen Vermessungsflug durchführt, um den Hang zu kartieren und die 3D-Geländedaten zu speichern. Bei nachfolgenden Sprühflügen antizipiert die Drohne die Hangveränderungen, anstatt auf sie zu reagieren, was zu einem viel ruhigeren Flug und einer besseren Akkuleistung führt.

Welche Spezifikationen garantieren, dass die Drohne dünne Drähte und Äste effektiv erkennen kann?

Unser Reparaturteam erhält oft Geräte, die sich in Abspanndrähten verfangen haben, die für ältere Sensoren praktisch unsichtbar sind. Eine feste Wand zu erkennen ist einfach, aber ein 5-Millimeter-Kabel gegen den hellen Himmel zu identifizieren, ist eine immense technische Herausforderung.

Erforderlich sind aktive binokulare Sichtsysteme, die in der Lage sind, Hindernisse mit einer Dicke von 1 Zentimeter aus einer Entfernung von mindestens 15 Metern zu erkennen. Darüber hinaus muss das System über “Wire Enhancement”-Algorithmen verfügen, die speziell nach linearen Mustern suchen, da Standard-Radargeräte dünne, nicht leitende oder im negativen Bereich liegende Objekte oft nicht erkennen können.

Dünne Drähte - Stromleitungen, Telefonkabel und Abspanndrähte von Versorgungsmasten - sind der größte Feind von landwirtschaftlichen Drohnen. In vielen ländlichen Gebieten sind diese Drähte nicht kartiert und können überall auf einem Feld auftauchen. Ein Standard-Radargerät funktioniert, indem es ein zurückprallendes Signal (Echo) empfängt. Ein runder, dünner Draht streut die Radarwellen eher, als dass er sie zurückreflektiert, wodurch der Draht für das Radar unsichtbar wird, bis es zu spät ist.

Die "15-Meter-Regel"

Warum legen wir die Erkennung auf 15 Meter fest? Das hat mit Physik und Trägheit zu tun. Eine voll beladene landwirtschaftliche Drohne (wie unsere 40-Liter-Modelle) hat einen erheblichen Schwung. Wenn sie mit einer Standard-Sprühgeschwindigkeit von 7 Metern pro Sekunde fliegt, braucht sie Abstand, um anzuhalten.

• Reaktionszeit: Der Sensor sieht den Draht (0,1s).
• Bearbeitungszeit: Der Computer bestätigt, dass es sich um ein Hindernis handelt (0,1s).
• Bremszeit: Die Motoren kehren den Schub um, um die schwere Masse zu stoppen (1,5s - 2,0s).

Wenn die Drohne das Kabel nur in 5 Metern Entfernung erkennt, ist ein Absturz vorprogrammiert. 15 Meter bieten einen Sicherheitspuffer.

Algorithmen für die Bildverarbeitung

Die Hardware ist nur die halbe Miete. Die Software muss intelligent sein. Wir verwenden maschinelle Lernmodelle, die auf Tausenden Modelle des maschinellen Lernens ⁸ von Bildern von Stromleitungen und kahlen Ästen. Diese Algorithmen suchen nach bestimmten linearen Kontrastveränderungen im Videomaterial. Fragen Sie beim Kauf, ob die Drohne über "Semantic Semantische Segmentierung ⁹ Semantische Segmentierung ¹⁰ Segmentierung" oder spezifischer "Leitungserkennungsmodus"."

• Tagsüber: Vision-Sensoren zeichnen sich hier aus. Sie sehen die schwarze Linie vor dem blauen Himmel oder dem grünen Feld.
• Nachts: Dies ist die Gefahrenzone. Vision-Sensoren sind blind. Wenn die Drohne nicht über FPV-Scheinwerfer (leistungsstarke LED-Leuchten) verfügt, die den Weg vor ihr ausleuchten, ist die Erkennung von Drähten bei Nacht fast unmöglich. Wenn Sie nachts sprühen wollen, müssen Sie die Hindernisse kartieren tagsüber Erstens.

Umweltfaktoren, die die Erkennung erschweren

Beachten Sie, dass bestimmte Bedingungen die Erkennungsfähigkeit beeinträchtigen:

1. Hintergrundbeleuchtung: Wenn Sie direkt auf die Sonne zufliegen, werden die Drähte durch die Blendung verdeckt.
2. Komplexe Hintergründe: Ein grauer Draht vor einem grauen Wolkenhimmel oder ein brauner Zweig vor einem braunen Waldhintergrund ist schwer zu erkennen.

Technische Checkliste für die Drahtdetektion

Verwenden Sie bei der Überprüfung eines Lieferanten diese Checkliste, um dessen Behauptungen zur Drahterkennung zu verifizieren:

Sollte ich auf autonome Umgehungsfunktionen oder einfaches Bremsen achten, wenn Hindernisse erkannt werden?

Wir diskutieren diese Logik oft mit unseren Softwareentwicklern: Soll die Drohne so intelligent sein, dass sie herumfliegt, oder so sicher, dass sie einfach anhält? In komplexen landwirtschaftlichen Umgebungen kann eine übermäßig aggressive Autonomie manchmal neue, unvorhersehbare Risiken mit sich bringen.

Geben Sie bei landwirtschaftlichen Arbeiten “Hover and Alert” (Bremsen) den Vorzug vor autonomer Umgehung, insbesondere in der Nähe von Stromleitungen. Während die Umgehung auf offenen Feldern nützlich ist, ist das Risiko, dass eine Drohne vertikal in Freileitungen hineinfliegt, hoch; ein einfaches Abbremsen ermöglicht es dem Piloten, die Situation visuell zu beurteilen und manuell sicher zu navigieren.

Dies ist ein kontroverses Thema in der Drohnenbranche. In Marketingmaterialien wird oft mit "Smart Bypass" oder "3D-Hindernisnavigation" geprahlt, was sich so anhört, als könne die Drohne wie ein Vogel durch einen Wald fliegen. In Wirklichkeit ist bei einer schweren landwirtschaftlichen Drohne, die 40 kg Flüssigkeit transportiert, Vorhersehbarkeit sicherer als Autonomie.

Die Risiken des autonomen Bypassings

Es gibt zwei Arten von Bypassing:

1. Horizontaler Bypass: Die Drohne steuert nach links oder rechts, um den Baum zu umfliegen.
   • Risiko: Er könnte in eine benachbarte Pflanzenreihe, einen Zaun oder einen anderen Baum steuern, der sich nicht im primären Sichtfeld befand.
2. Vertikaler Bypass: Die Drohne steigt auf, um das Hindernis zu überfliegen.
   • Risiko: Dies ist in der Landwirtschaft extrem gefährlich. Landwirte platzieren oft Hindernisse (wie Pumpen oder Schuppen) in der Nähe von Stromleitungen. Wenn eine Drohne einen Schuppen erkennt und beschließt, ihn automatisch zu "überfliegen", kann sie direkt in die Hochspannungsleitungen fliegen, die über dem Schuppen verlaufen.

Warum "Bremsen" oft die beste Wahl ist

Professionelle Betreiber ziehen es in der Regel vor, dass die Drohne hart zum Stehen kommt (Bremse) und schwebt.

• Sicherheit: Es gibt die Kontrolle an den Menschen zurück. Sie können die FPV-Kamera überprüfen, sehen, was das Hindernis ist, und entscheiden, den sichersten Weg.
• Präzision: Wenn die Drohne das Hindernis automatisch umgeht, versäumt sie es, den Bereich um das Hindernis herum zu besprühen. Wenn sie bremst, kann der Pilot vorsichtig um das Hindernis herum navigieren und eine bessere Abdeckung der Ernte gewährleisten.
• Effizienz: Häufiges Umfliegen erzeugt eine unregelmäßige Flugbahn, die mehr Akku verbraucht als eine gerade Linie mit kontrolliertem Stopp.

Wenn eine Umgehung sinnvoll ist

Das Umgehen ist in den Modi "Offenes Feld" akzeptabel, wenn es sich bei den Hindernissen um einfache, einzelne Bäume inmitten eines großen Feldes handelt. In diesem speziellen Fall kann die Drohne leicht abweichen und ohne Risiko auf den Pfad zurückkehren.

Intelligente Modi, auf die Sie achten sollten

Anstelle eines einfachen "Ein/Aus"-Schalters sollten Sie nach Drohnen suchen, die je nach Feldtyp wählbare Strategien bieten. Ein robustes System sollte die folgenden logischen Optionen bieten:

Aus unserer Sicht als Hersteller empfehlen wir unseren Kunden immer, ihre Flotte standardmäßig auf "Stop & Hover" zu konfigurieren. Dies ist die ausfallsichere Option. Sie sollten auch überprüfen, ob die Drohne über "Sensor Occlusion Alerts" verfügt. Wenn Schlamm das Radar verdeckt, sollte die Drohne den Start verweigern oder Sie warnen, anstatt blind zu fliegen. Diese Selbstdiagnose ist eine wichtige Voraussetzung für langfristige Sicherheit.

Schlussfolgerung

Geben Sie sich beim Kauf von Drohnen für die Landwirtschaft nicht mit der allgemeinen Aussage "Hindernisvermeidung" zufrieden. Verlangen Sie spezifische Fähigkeiten: Sensor-Fusion (Radar + Sicht) für Zuverlässigkeit bei jedem Wetter, folgendes Terrain mit RTK für Neigungen, 15-Meter-Detektionsbereiche für dünne Drähte, und eine konfigurierbare Bremslogik die der Sicherheit Vorrang vor ausgefallenen autonomen Manövern einräumt. Indem Sie diese detaillierten Anforderungen festlegen, stellen Sie sicher, dass Ihre Investition in der Luft und produktiv bleibt und nicht durch vermeidbare Unfälle am Boden bleibt.

Fußnoten

1. Link zu einer Produktseite eines führenden Herstellers, die den besprochenen Gerätetyp illustriert. ︎

2. Die FAO liefert einen maßgeblichen globalen Kontext für den Einsatz von Drohnen in der Landwirtschaft. ︎

3. Texas Instruments ist ein führender Hersteller, der die technischen Standards für die mmWave-Sensortechnologie definiert. ︎

4. Offizielle staatliche Richtlinien zur Sicherheit bei der Anwendung von Pestiziden und zum Umweltschutz. ︎

5. Pädagogische Referenz zur Definition der technischen Leistung von binokularen Sehsystemen. ︎

6. NovAtel bietet die branchenübliche technische Definition für RTK-GNSS-Korrekturmethoden. ︎

7. Produktdokumentation eines führenden Sensorherstellers mit detaillierten Angaben zu den Radareigenschaften. ︎

8. Bildungslink zu einer Forschungseinrichtung, die die Grundlagen der genannten Algorithmen erläutert. ︎

9. Allgemeine Hintergrundinformationen zur Definition der für die Drahterkennung verwendeten Computer-Vision-Technik. ︎

10. MathWorks bietet einen technischen Überblick über die für die Objektklassifizierung verwendeten Computer-Vision-Algorithmen. ︎