2016-09-01Communiqué de presse

Solution de cloud pour une commande par robot indépendante du lieu

Avec le projet de recherche MARS, AGCO/Fendt met au point de petites unités robotisées pouvant être commandées pendant l’ensemencement à l’aide d’une solution de cloud indépendante du lieu. Grâce à l’application MARS, il est possible aussi bien de planifier l’ensemencement que de le contrôler à tout moment. L’emplacement du dépôt de chaque graine est exactement documenté et sauvegardé dans le cloud. Ainsi, il est possible de procéder aux travaux d’entretien consécutifs avec la plus grande précision tout en ménageant les ressources.

2016-09-01Communiqué de presse

Solution de cloud pour une commande par robot indépendante du lieu

Avec le projet de recherche MARS, AGCO/Fendt met au point de petites unités robotisées pouvant être commandées pendant l’ensemencement à l’aide d’une solution de cloud indépendante du lieu. Grâce à l’application MARS, il est possible aussi bien de planifier l’ensemencement que de le contrôler à tout moment. L’emplacement du dépôt de chaque graine est exactement documenté et sauvegardé dans le cloud. Ainsi, il est possible de procéder aux travaux d’entretien consécutifs avec la plus grande précision tout en ménageant les ressources.

Projet de recherche MARS

C’est en collaboration avec l’École supérieure d’Ulm (Hochschule Ulm) qu’AGCO/Fendt explore l’utilisation de robots autonomes dans le domaine de l’agriculture. Dans le cadre du projet de recherche MARS (Mobile Agricultural Robot Swarms), c’est l’ensemencement du maïs par des robots agricoles avec assistance par satellite qui est étudié. Les robots sont transportés sur place à l’aide d’une unité de logistique. À partir de là, ils s’occupent de l’ensemencement de façon indépendante et avec la plus grande précision, et ils permettent une adaptation spécifique du modèle de distribution et de la densité du semis par rapport aux parcelles ainsi que de la documentation exacte de chaque semence. Ce procédé favorise une utilisation durable et économe des substances nutritives et des produits phytosanitaires tout en offrant la possibilité d’augmenter le rendement. Grâce à l’entrainement électrique par pile, à un faible poids et à un fonctionnement autonome, l’ensemencement peut avoir lieu également dans des conditions qui ne permettraient pas de travailler de façon classique en raison de la luminosité et de l’état du sol ou encore des émissions sonores. L’accès au système se fait par une application sur un appareil intelligent, ce qui le rend indépendant de l’emplacement.

Planification de l’ensemencement avec l’application MARS

L’application MARS permet une planification ingénieuse de l’ensemencement. À l’aide des données disponibles, il est possible de sélectionner via l’interface aussi bien le champ souhaité que la semence, le modèle de distribution et la densité du semis ainsi que le nombre de robots à utiliser. Un algorithme intelligent (OptiVisor) planifie l’utilisation de robots à l’aide des paramètres saisis et il calcule le temps nécessaire jusqu’à l’achèvement du travail. Dès que l’unité de logistique est mise en place, l’utilisation des robots peut être démarrée à l’aide de l’application. Au cours du travail, les robots communiquent avec le cloud, ce qui permet de sauvegarder les coordonnées géographiques de chaque semence. L’algorithme OptiVisor garantit à tout moment l’ensemencement fiable des grains de maïs. Si un robot devait tomber en panne, sa tâche sera immédiatement prise en charge par les robots restants. L’avancement du travail peut être suivi en direct par le biais de l’application. L’algorithme OptiVisor, spécialement mis au point, surveille en outre le niveau de chargement des batteries des robots et assure le rechargement en temps voulu de tous les accumulateurs sur l’unité de logistique. Les informations sauvegardées dans le cloud concernant le semage peuvent être utilisées également pour le processus de croissance qui s’ensuit ainsi que pour la fertilisation et pour la récolte et elles peuvent servir par la suite pour l’analyse et l’optimisation des processus. Ce projet de recherche, qui fait partie d’Echord++, est soutenu par l’Union européenne dans le cadre du programme FP7.

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