Wettbewerbe
European Rover Challenge 2025 – ARIES LEAPONE
Der European Rover Challenge (ERC) ist einer der führenden internationalen Robotikwettbewerbe in Europa, der sich mit der Erforschung des Weltraums und des Planeten beschäftigt. Er lädt Hochschulteams aus der ganzen Welt ein, mobile Roboterplattformen zu entwerfen und zu bauen, die eine Reihe von Aufgaben erfüllen können, die von echten Mars-Erkundungsmissionen inspiriert sind. Der Wettbewerb findet in einem marsähnlichen Terrain statt und umfasst Aufgaben wie autonome Navigation, Probensammlung, Wartung der Ausrüstung, Geländeüberquerung und wissenschaftliche Analyse.
Der ERC fördert praktische, interdisziplinäre Innovationen durch die Kombination von Robotik, künstlicher Intelligenz und Systemtechnik. Er bietet Studierenden eine Plattform, um ihre Ideen unter realistischen Bedingungen zu testen und Wissen mit einer weltweiten Gemeinschaft von Raumfahrt- und Robotikbegeisterten auszutauschen.
Team - Aries LeapOne
Wir sind ein dynamisches Team von Studenten der Hochschule Schmalkalden, das mit einem umfassenden Robotersystem, bestehend aus einem Marsrover und einer Drohne, am ERC 2025 teilnimmt. Unser Team besteht aus Mitgliedern mit verschiedenen akademischen Hintergründen, wie z.B.:
- Mechatronik und Robotik
- Elektrische und eingebettete Systeme
- Computerwissenschaften
- Wirtschaft und Projektmanagement
Diese interdisziplinäre Mischung ermöglicht es uns, alle kritischen Aspekte des Wettbewerbs abzudecken, vom mechanischen Design und der Hardware-Integration bis hin zur Softwareentwicklung, Missionsplanung und Teamkoordination.
Unsere Mission beim ERC 2025
Unser Beitrag besteht aus einem speziell angefertigten Mars-Rover, der für ERC-Kernaufgaben wie autonome Traversierung, Manipulation von Werkzeugen und In-situ-Analyse ausgelegt ist. Neben dem Rover entwickeln wir ein Drohnensystem, das für Teilaufgaben wie die Detektion von Sonden und die Kartierung aus der Luft ausgelegt ist. Die Drohne erweitert die Fähigkeiten des Rovers, indem sie schnelles visuelles Feedback auf hohem Niveau liefert und Zugang zu Bereichen ermöglicht, die vom Boden aus möglicherweise nicht erreichbar sind.
Die wichtigsten Merkmale unseres Projekts sind:
- Robuste, modulare Rover-Konstruktion, die auch in unwegsamem Gelände eingesetzt werden kann
- Autonome Navigation mittels Computer Vision und SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
- Integration einer Drohne zur Luftaufklärung und Sondenerkennung
- Teamgeführte Software- und Elektronikentwicklung für Echtzeitsteuerung und Datenverarbeitung
Mit diesem Projekt wollen wir unsere technischen Grenzen erweitern, unsere Erfahrung in der Zusammenarbeit von Ingenieuren verbessern und einen Beitrag zur globalen Diskussion über die robotergestützte Erkundung außerirdischer Umgebungen leisten.
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Field Robot Event 2025
Die Field Robot Event 2025, unterstützt von der CLAAS Stiftung, ist ein internationaler Wettbewerb, der Universitäten aus ganz Europa zusammenbringt, um autonome landwirtschaftliche Roboter zu entwickeln und zu testen. Die CLAAS Stiftung stellt jedem Team bis zu 1.500 € Startkapital zur Verfügung, um die Entwicklung dieser innovativen Roboter zu fördern. Diese Initiative unterstützt die Innovation in der Agrarrobotik und bietet Studierenden eine Plattform, ihre ingenieurwissenschaftlichen Fähigkeiten in realen Szenarien anzuwenden.
Ein Team von Masterstudierenden nimmt seit 2023 an diesem Wettbewerb teil. Das Field Robot Event 2023 fand vom 12. bis 15. Juni in Hoče, Slowenien, an der Universität Maribor statt und zeigte die Innovationskraft universitärer Teams im Bereich der Agrarrobotik. Die Teilnehmer traten in fünf verschiedenen Aufgaben an, die verschiedene Aspekte der Leistungsfähigkeit autonomer Feldroboter prüften:
- Basisnavigation: Roboter navigierten autonom durch Maisreihen und versuchten, innerhalb von drei Minuten die größtmögliche Strecke zurückzulegen. Diese Aufgabe legte den Schwerpunkt auf Genauigkeit, Gleichmäßigkeit und Geschwindigkeit der Navigation zwischen den Reihen.
- Erweiterte Navigation: Diese Aufgabe erforderte das Navigieren durch gerade Maisreihen mit absichtlichen Lücken. Die Roboter mussten einem vorgegebenen Fahrmuster folgen, um in einer festgelegten Zeit möglichst weit zu fahren. Dabei wurde ihre Fähigkeit getestet, mit Unregelmäßigkeiten im Feld umzugehen.
- Hinderniserkennung: Stationäre Roboter wurden mit Bildern eines Rehs, eines Menschen oder eines unbekannten Objekts konfrontiert. Sie hatten fünf Sekunden Zeit, um das Bild zu klassifizieren und die Erkennung akustisch oder visuell anzuzeigen. Diese Aufgabe bewertete die Objekterkennungsfähigkeiten der Roboter.
- Erkennung und Kartierung: Roboter sollten Unkraut und Objekte innerhalb eines Maisfeldes erkennen und georeferenzieren. Ziel war es, genaue Karten des Feldes mit den Positionen der unerwünschten Elemente zu erstellen.
- Freestyle: Die Teams konnten besondere Funktionen oder Anwendungen ihrer Roboter vorstellen, die über die Standardaufgaben hinausgehen. Diese offene Kategorie förderte Kreativität und Innovation und ermöglichte den Teams, zusätzliche Funktionalitäten oder neuartige Lösungsansätze zu demonstrieren.
Das Field Robot Event 2024 fand vom 11. bis 13. Juni auf Gut Brockhof in Erwitte, Deutschland, im Rahmen der DLG-Feldtage statt. Dieser jährliche Wettbewerb brachte internationale Studierendenteams aus Ländern wie Norwegen, Italien, Slowenien, den Niederlanden und Deutschland zusammen, um ihre autonomen Feldroboter in einer Reihe anspruchsvoller Aufgaben zu präsentieren.
Im Laufe der drei Veranstaltungstage traten die Teams in fünf verschiedenen Aufgaben an, die unterschiedliche Aspekte der robotischen Leistung im landwirtschaftlichen Kontext prüften:
- Basisnavigation: Roboter navigierten autonom durch gebogene Maisreihen und versuchten, innerhalb von drei Minuten die größtmögliche Strecke zurückzulegen – mit Fokus auf Genauigkeit, Gleichmäßigkeit und Geschwindigkeit.
- Erweiterte Navigation: Navigieren durch gerade Maisreihen mit absichtlichen Lücken, wobei ein festgelegtes Fahrmuster befolgt werden musste. Ziel war es, innerhalb einer bestimmten Zeit die größtmögliche Distanz zurückzulegen.
- Objekterkennung und Zählung: Roboter fuhren durch das Maisfeld und zählten die Anzahl der Pflanzen in jeder Reihe. Die Ergebnisse mussten direkt nach Abschluss jeder Reihe präsentiert werden – eine Prüfung ihrer Objekterkennungsfähigkeiten.
- Unkrauterkennung und -behandlung: Im ersten Teil der Aufgabe kartierten Roboter am Vormittag Unkräuter in einer Grünlandfläche. Am Nachmittag mussten sie die zuvor kartierten Unkräuter wiederfinden und gezielte Pflanzenschutzmaßnahmen durchführen.
- Freestyle: Hier konnten die Teams besondere Features oder Anwendungen ihrer Roboter zeigen, die über die Standardaufgaben hinausgehen. Diese offene Kategorie bot Raum für kreative und innovative Lösungen.
Die Veranstaltung wurde organisiert von der Hochschule Osnabrück, der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe und Agrotech Valley in Kooperation mit der DLG (Deutsche Landwirtschafts-Gesellschaft). Die Hochschule Schmalkalden baute für diese Veranstaltung einen komplett eigenentwickelten Roboter und nahm an allen Aufgaben der FRE 2024 teil.
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