Greenhouses are in need of new monitoring tools, as they size grow bigger and bigger but still using old labour intensive methods ways of caring for the crop. HiPerGreen is set out to create a new tool, which can drive onto the pre-existing heating pipes to provide a birds eye perspective for image analysis purposes. However, clear images are necessary for consistent usable data. This presentation resumes the steps taken during the reporting: the optimisation of a rail based system towards clear images. This is done through analysis of resulting images, understanding vibrations and oscillations, and finally presents results based on prototyping. Moreover, a re-design of the electronics and hardware was also introduce to facilitate prototyping. The results are promising, laying within the requirements.
Within our research on robotic gas detection, we have focused on making a prototype based on Boston Dynamics SPOT, because it takes a lot of difficulties out of prototyping. For instance, it has its own obstacle avoidance algorithm, good drivers are available for ROS2, and SPOT is meant for outdoor navigation. Being a legged robot means that it can easily traverse curbs, shrubberies, unstable soil and even stairs. For this document, we are going to use the insights that we used when looking for a solution for SPOT.
MULTIFILE
This study investigates what pupils aged 10-12 can learn from working with robots, assuming that understanding robotics is a sign of technological literacy. We conducted cognitive and conceptual analysis to develop a frame of reference for determining pupils' understanding of robotics. Four perspectives were distinguished with increasing sophistication; psychological, technological, function, and controlled system. Using Lego Mindstorms NXT robots, as an example of a Direct Manipulation Environment, we developed and conducted a lesson plan to investigate pupils' reasoning patterns. There is ample evidence that pupils have little difficulty in understanding that robots are man-made technological and functional artifacts. Pupils' understanding of the controlled system concept, more specifically the complex sense-reason-act loop that is characteristic of robotics, can be fostered by means of problem solving tasks. The results are discussed with respect to pupils' developing technological literacy and the possibilities for teaching and learning in primary education.
LINK
Het RAAK-MKB project Aerobic heeft zich gericht op modulaire robotica (grippers, handling en vision systemen) en specifiek binpicking. Binnen dit project is veel kennis opgedaan die heeft geresulteerd in diverse fysieke demonstrators (robotopstellingen t.b.v. binpicking). Deze nieuw opgedane kennis is erg bruikbaar voor zowel de beroepspraktijk als studenten. Daarnaast is deze kennis praktisch gemaakt en laagdrempelig toepasbaar. Dat maakt het relevant voor (her)gebruik middels het nieuwe open-acces e-learning platform van Fontys: Open Learning Labs. Door trainingsmateriaal te ontwikkelen dat betrekking heeft op onder andere het aspect “binpicking” met behulp van robots, worden toekomstige engineers (onze studenten) en zittend personeel bij bedrijven bekend met nieuwe technieken die toepasbaar zijn in diverse sectoren waar met robots gewerkt wordt. Het doel van deze Top-up aanvraag is tweeledig: 1) het vergroten van de zichtbaarheid van de resultaten uit het initiële RAAK-project, zowel richting onderwijs, onderzoek en beroepspraktijk. 2) het realiseren van trainingsmateriaal t.b.v. het praktisch toepassen van kennis die betrekking heeft op de gerealiseerde binpicking-demonstrator binnen het RAAK project. Dit zal bij toekenning stapsgewijs uitgevoerd worden: 1. Definiëren inhoud lesmodule en bijbehorende didactische werkvormen 2. Realisatie PR- & instructievideo's en onderwijsopdrachten 3. Realisatie E-learning lesmodule Dit alles gekoppeld aan het open-acces e-learning platform Open Learning Labs van Fontys.
Inleiding en praktijkvraag De groeiende wereldbevolking gecombineerd met de klimaatverandering zorgt voor een de noodzaak tot een duurzame voedselvoorziening (KIA missie Landbouw, voedsel & water). Een significante reductie van gewasbestrijdingsmiddelen is daarbinnen een belangrijke doelstelling. Robotica maakt als technologie motor van de precisielandbouw plant specifieke precisie-bestrijding mogelijk. Het projectconsortium onderzoekt een semiautonoom samenwerkend grond-luchtrobot platform voor de precisielandbouw. Projectdoelstelling De doelstelling van het project AGRobot Platform is dan ook: “Onderzoek de mogelijkheden van een semi-autonoom samenwerkend grond-lucht robotplatform voor de precisielandbouw”. De hoofddoelstelling wordt binnen dit project beantwoordt door de deliverables uit de volgende subdoelstellingen: 1. Case studie onderzoek naar de mogelijke voordelen van het grond-luchtrobotplatform 2. Onderzoek naar de benodigde technologieën voor een grond-luchtrobotplatform 3. Ontwikkelen van een eerste (mogelijk case-specifieke) demonstrator 4. Ontwikkelen van (nieuwe) samenwerkingsvormen. Vraagsturing & Netwerkvorming Riwo Engineering is een industriële automatiseeerder die met zijn grondrobots en control-besturingssytemen actief is in de veeteelt. DRONEXpert gebruikt hyperspectrale camera’s onder drones voor het bemeten van gewassen. Saxion mechatronica onderzoekt met de onderzoekslijn unmanned robotic systems hoe de nieuwste robotica technologieën systemen mogelijk maakt voor ongestructureerde omgevingen. De partners bezitten gezamenlijk een enorm netwerk (TValley, Space53, euRobotics) en klanten om via de case studies de kansen te achterhalen en te realiseren. Innovatie Nergens ter wereld is een samenwerkend grond-luchtrobot platform actief in de precisielandbouw. Voor OostNederland, met naast veel robotica kennis ook veel Agro-kennis, zal het project letterlijk de KIEM zijn voor nieuwe projecten waaruit de valorisatie kansen richting heel Europa gaan. Activiteitenplan & Projectorganisatie Het project wordt geleid door de lector Dr. Ir. D.A.Bekke en uitgevoerd door Abeje Mersha en Mark Reiling samen met het deelnemend MKB. Het project bestaat uit 4 werkpakketten die achtereenvolgens antwoordt geven op de gestelde subdoelstellingen. Aan elk werkpakket zijn deliverables gekoppeld.
De digitale transitie van mkb’s, met name in de maakindustrie, is goed onderweg, maar verre van afgerond. Er is een grote vraag naar het invoeren van het (Industrial) Internet of Things om procesdata van productiesystemen te bemachtigen en deze vervolgens te analyseren. Deze analysestap heeft een verdere interesseboost gekregen door de mogelijkheden van artificiële intelligentie (AI), waarmee data-analyses naar een complexer niveau getild kunnen worden. In het RAAK-mkb-project Data in Smart Industry staat deze vraag naar de mogelijkheden van IoT en AI centraal: welke data moeten en kunnen we verzamelen en vervolgens op welke manier analyseren? Met bedrijfspartners uit de maakindustrie zijn verschillende casussen IoT-technologie en machine learning (een subdomein van AI) ingezet in pilot studies. Ter afsluiting van het project wordt, in samenwerking met de brancheorganisatie FME en het smartindustryplatform Boost, en vanuit het RAAK-mkb-project Focus op Vision, een aantal trainingssessies georganiseerd rondom AI. Hierbij wordt het bedrijfsleven onderwezen in het toepassen van AI-technologie vanuit een procesmatig en technisch perspectief, waarbij lering wordt getrokken uit de casussen van het Data in Smart Industry-project. De Top-up-subsidie dient het doel om de geleerde lessen uit het RAAK-mkb-project verder te laten landen in de regio Oost-Nederland. Instrumentaal hierin is TValley, een fieldlab gericht op de ontwikkeling van mechatronische systemen zoals industriële robotica. Met de Top-up-subsidie kan TValley uitgebreid worden met een pijler omtrent IoT en AI, vakgebieden die deels overlap hebben met het huidige domein van het fieldlab. Hiervoor worden de ontwikkelde leermaterialen ingezet en doorontwikkeld om kennis te verspreiden en nieuwe bedrijfscasussen op te starten rondom de thema’s IoT en AI binnen TValley.
