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Version vom 12. Mai 2023, 11:13 Uhr

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Lernfähige Steuerungssysteme für mobile Arbeitsmaschinen


Kontaktperson: Mohammd Karam Daaboul





Projektstatus: aktiv


Beschreibung

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen soll ein landwirtschaftlicher Arbeitsprozess, bestehend aus Traktor und Anbaugerät, optimiert und automatisiert werden. Das selbstlernende System optimiert die Prozesse hinsichtlich definierter Zielfunktionen, beispielsweise Performance (ha/h) und Effizienz (l/ha). Durch Messungen auf dem Rollenprüfstand und auf Feldtests kann das System am Beispiel der Arbeitsprozesse „Pflügen“ und Kreiseleggen“ evaluiert werden. Die Systemarchitektur wird dabei so konzipiert, dass eine Übertragung der Vorgehensweise unter spezifischen Anpassungen für alle mobilen Arbeitsmaschinen möglich ist.


Involvierte Personen


Informationen

bis: k.A.
Finanzierung: MOBIMA e.V.


Partner

MOBIMAa


Forschungsgruppe

Systems„Systems“ befindet sich nicht in der Liste (Effiziente Algorithmen, Komplexitätsmanagement, Betriebliche Informationssysteme, Wissensmanagement, Angewandte Technisch-Kognitive Systeme, Information Service Engineering, Critical Information Infrastructures, Web Science und Wissensmanagement, Web Science, Ökonomie und Technologie der eOrganisation, ...) zulässiger Werte für das Attribut „Forschungsgruppe“., Data„Data“ befindet sich nicht in der Liste (Effiziente Algorithmen, Komplexitätsmanagement, Betriebliche Informationssysteme, Wissensmanagement, Angewandte Technisch-Kognitive Systeme, Information Service Engineering, Critical Information Infrastructures, Web Science und Wissensmanagement, Web Science, Ökonomie und Technologie der eOrganisation, ...) zulässiger Werte für das Attribut „Forschungsgruppe“., Simulation & Energy„Simulation & Energy“ befindet sich nicht in der Liste (Effiziente Algorithmen, Komplexitätsmanagement, Betriebliche Informationssysteme, Wissensmanagement, Angewandte Technisch-Kognitive Systeme, Information Service Engineering, Critical Information Infrastructures, Web Science und Wissensmanagement, Web Science, Ökonomie und Technologie der eOrganisation, ...) zulässiger Werte für das Attribut „Forschungsgruppe“.


Forschungsgebiet

LernSmArt





Publikationen zum Projekt
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