Projektdauer: 01.04.2026 - 31.03.2029

Arbot - Autonomer Pflanzroboter zur Wiederaufforstung mittels Setzlingen

Das Vorhaben zielt auf die Unterstützung der Wiederaufforstung und des naturnahen Waldumbaus, um gesunde Mischwälder als CO2-Speicher, Rohstoffquelle und Naherholungsgebiete zu schaffen. Angesichts des Arbeitskräftemangels in der Forstwirtschaft... Produktion Aufforstung Autonome Navigation Autonome Roboter Bewegungsplanung Feldrobotik Kartierung und Lokalisierung Künstliche Intelligenz Mobile Robotik

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Projektdauer: 01.02.2026 - 31.01.2028

BioBots - Biodiversitätsförderung im Straßenbegleitgrün - Schaffung von-Biotopverbundachsen durch autonome Roboter

Das übergeordnete Ziel des Vorhabens ist es, das bislang ungenutzte Potenzial von Straßenrändern als Biotopverbundachsen und perspektivisch auch zur Biogasproduktion zu erschließen, um so den Beitrag dieser Flächen zum Klimaschutz und zur... Produktion Autonome Navigation Autonome Roboter Bewegungsplanung Feldrobotik Kartierung und Lokalisierung Künstliche Intelligenz Mobile Robotik SLAM

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Projektdauer: 01.07.2025 - 31.12.2027

DraAuf - Drohnen-gestützte automatisierte Aufforstung

Bei der drohnengestützten Aufforstung setzt eine Schwerlastdrohne einen Pflanzroboter an Pflanzstellen ab, um Setzlinge zu pflanzen. Eine Monitoringdrohne sammelt vorab Daten zum Gebiet, aus denen ein 3DModell erstellt wird. Eine KI-Anwendung... Produktion Aufforstung Drohne Drohnennavigation KI-basierte Mechanismenentwicklung Micrositing Mobilität Nachhaltigkeit

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Projektdauer: 01.11.2024 - 30.04.2026

AgroNav - Autonome Navigation für Agrar-Roboter

Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, Bio-Bauern bei der mechanischen Unkrautbekämpfung anstelle des Pestizideinsatzes im ökologischen Landbau zu unterstützen. Das konkrete Gesamtziel des Innovationssprints ist dabei die Entwicklung und... Produktion Bewegungsplanung Mobile Robotik Navigation Ökologischer Landbau Unkrautbekämpfung

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Projektdauer: 01.05.2024 - 30.04.2027

AI4GREEN - Nachhaltige Lösungen für Energie- und CO2-Einsparungen in der Industrie durch Künstliche Intelligenz

Das Projekt nutzt KI-gestützte Optimierung zur Verbesserung von Produktionsprozessen und Ressourcenverbrauch in der Industrie. Durch Deep Reinforcement Learning sollen nachhaltige Lösungen für Energie- und CO2-Einsparungen entwickelt werden. Produktion Drohnen Energieeffizienz Forstwirtschaft grenzüberschreitende Zusammenarbeit KI-Optimierung Landwirtschaft Mobilität Nachhaltigkeit

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