Das Projekt AgriPV-Bot, das vom 1. September 2022 bis zum 29. Februar 2024 von der AI.Land GmbH durchgeführt wurde, hatte zum Ziel, ein völlig autonomes, energieautarkes System zu demonstrieren, das die Stromerzeugung durch Photovoltaik (PV) mit dem robotergestützten Gemüseanbau auf einem einzigen kreisförmigen Feld verbindet. Das Kernstück des Konzepts ist eine semimobile Plattform, die alle Aufgaben des Pflanzenanbaus – von der Bodenvorbereitung über die Aussaat bis zur Ernte – übernimmt, während eine um 360 Grad drehbare PV-Anlage den notwendigen Strom liefert und die Beschattung der Pflanzen reduziert. Ziel des Projekts war es, diese Synergie zu validieren, die technische Machbarkeit zu bewerten und das Potenzial für den kommerziellen Einsatz auf dem wettbewerbsintensiven Markt für den Gemüseanbau zu beurteilen.
Die technische Entwicklung begann mit einer detaillierten mechanischen Konstruktion. Finite-Elemente-Simulationen der Haupttraverse bestätigten die strukturelle Integrität unter den erwarteten Belastungen, und es wurde ein CAD-Modell der Schwenksäule und des Schlittens erstellt. Ein elektrisches Konzept für den Schlitten, einschließlich Motorauswahl und Leistungselektronik, wurde in eine umfassende Steuerungsarchitektur integriert. Das Steuerungssystem wurde als Zustandsmaschine implementiert, mit separaten Zuständen für Feldvorbereitung, Aussaat, Überwachung und Ernte. Innerhalb des Odoo ERP-Frameworks wurden Softwaremodule entwickelt, um den Anbau einzelner Pflanzen, Feldaufzeichnungen und Sensordaten zu verwalten.
Ein digitaler Zwilling des Prototyps wurde erstellt, um den gesamten Betriebszyklus zu simulieren. Der Zwilling wurde anhand von Labortests auf einem Indoor-Teststand kalibriert, bei denen die Greif- und Schneidwerkzeuge des Roboters bewertet wurden. Die Simulationsumgebung wurde um realistische Boden- und Pflanzenmodelle erweitert, so dass die Erntesequenz virtuell ausprobiert werden konnte. Die Vorhersagen des digitalen Zwillings stimmten mit der Leistung des physischen Prototyps innerhalb einer kleinen Spanne überein, was die Gültigkeit des Simulationsansatzes bestätigte.
Feldversuche wurden im Frühjahr 2023 und im Laufe des Jahres 2024 auf einer Testfläche durchgeführt. Erste Sensortests bestätigten die zuverlässige Erkennung von Kohlrabi-Pflanzen mit dem Onboard-Vision-System. Die anschließenden Versuche zeigten, dass die Kohlrabi-Pflanzen erfolgreich identifiziert, präzise abgeschnitten und eingesammelt wurden. Der Roboter war in der Lage, die Ernte selbstständig einzubringen und gemischte Gemüsekörbe direkt auf dem Feld zu produzieren. Die PV-Anlage lieferte ausreichend Strom für alle Vorgänge, und die 360-Grad-Drehung minimierte die Beschattung, so dass die Pflanzen kontinuierlich wachsen konnten. Der Bericht enthält zwar keine expliziten Angaben zum Ertrag oder zur Energieeffizienz, aber die qualitativen Ergebnisse deuten darauf hin, dass das integrierte PV-Robotersystem ohne externe Stromversorgung arbeiten und alle wichtigen Anbauprozesse durchführen kann.
Das Projekt wurde vom deutschen Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft unter der Förderungsnummer DBU-AZ 38214/01 finanziert. Die AI.Land GmbH leitete die Entwurfs-, Bau- und Testphasen und koordinierte sich mit lokalen Partnern aus der Agrarforschung und Technologielieferanten. An der Zusammenarbeit waren interdisziplinäre Teams aus Maschinenbauingenieuren, Softwareentwicklern, Agrarwissenschaftlern und PV-Spezialisten beteiligt, die innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens einen funktionsfähigen Prototyp und einen umfassenden Satz von Testdaten liefern sollten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das AgriPV-Bot-Projekt erfolgreich die Machbarkeit eines vollautomatischen, energieautarken Gemüseanbausystems demonstriert hat, das photovoltaische Energieerzeugung mit robotergestützter Feldarbeit kombiniert. Die Leistung des Prototyps unter Labor- und Feldbedingungen bestätigt die technische Solidität des Konzepts und bietet eine solide Grundlage für die künftige Produktentwicklung und eine mögliche kommerzielle Skalierung.
