Humanoide Roboter für den Obstbau der Zukunft – Automatisierung, Digitalisierung und KI

Wie humanoide Roboter für den Gartenbau lernen, Pflanzen in ihrer Umwelt zu verstehen, zu bewerten und daraus Handlungen abzuleiten

Der kommerzielle Obstbau stellt höchste Anforderungen an Präzision, Erfahrung und Fingerspitzengefühl. Tätigkeiten wie Ausdünnen, Schnittmaßnahmen, Bonitur oder Ernte basieren auf fachlichem und implizitem Wissen über Pflanzen, Wachstumszustände, Krankheiten und Schädlinge sowie Umweltbedingungen.

Im Ausbildungs- und Kompetenzzentrum für humanoide Robotik im Gartenbau des Fraunhofer IFAM in Stade wird untersucht, wie humanoide Roboter dieses Erfahrungswissen erlernen, mit bestehenden Künstliche Intelligenz-Modellen (KI-Modellen) der Objekterkennung kombinieren und daraus situationsgerechte Handlungen ableiten können.

Dies erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Obstbaubetrieben und Beratungs- sowie Versuchseinrichtungen wie das ESTEBURG Obstbauzentrum Jork mit dem Obstbauversuchsring des Alten Landes e.V. (OVR).

Obstbau als Schlüssel-Anwendungsfeld für humanoide Roboter

Der Obstbau – insbesondere im Bereich Tafeläpfel – ist geprägt von hohem manuellem Arbeitsaufwand, saisonalen Arbeitsspitzen und einem zunehmenden Fachkräftemangel. Gleichzeitig lassen sich viele Tätigkeiten nur begrenzt automatisieren, da jede Pflanze individuell ist und Entscheidungen kontextabhängig getroffen werden müssen.

Genau diese Kombination macht den Obstbau zu einem besonders geeigneten Anwendungsfeld für humanoide Robotik: zum einen Arbeitsumgebungen für menschliche Tätigkeiten sowie menschenähnlicher Einsatz von Werkzeugen und Bewegungen, zum anderen variable, komplexe und wissensbasierte Aufgaben.
 

Implizites Pflanzenwissen als zentrale Herausforderung

Erfahrene Obstbauer treffen Entscheidungen selten anhand einzelner Merkmale, vielmehr bewerten sie Pflanzen ganzheitlich: Wuchsform, Blattstellung, Fruchtansatz, Vitalität, Vorjahresentwicklung, Standortbedingungen und Witterung fließen unbewusst in jede Handlung ein.

Dieses implizite Wissen ist bisher kaum formalisiert. Für humanoide Roboter bedeutet das: nicht nur einzelne Handgriffe müssen erlernt werden, sondern auch das Verstehen der Pflanze als biologisches und ökologisches System in Interaktion mit dem jeweiligen Umfeld.

Das Ausbildungs- und Kompetenzzentrum für humanoide Robotik in Stade schafft die Voraussetzungen, um dieses Erfahrungswissen systematisch zu erfassen, zu analysieren und in lernfähige Modelle zu überführen.

Kombination aus Objekterkennung, Bewertung und Handlung

Im Obstbau existieren bereits leistungsfähige KI-Modelle zur Objekterkennung – etwa zur Identifikation von Blüten, Früchten, Trieben oder Pflanzstäben (Projekt SAMSON). Für einen sinnvollen Einsatz humanoider Roboter reicht die reine Erkennung jedoch nicht aus.

Entscheidend für die nachfolgende entsprechende Bewertung und Weiterentwicklung ist:

• Wie wird der erkannte Zustand bewertet?
• Welche Handlung ist situationsgerecht?
• Welche Eingriffe sind sinnvoll – und welche nicht?

Humanoide Roboter müssen lernen, visuelle Informationen, sensorische Rückmeldungen (Kraft, Position, Widerstand) und kontextuelles Wissen miteinander zu verknüpfen. Erst daraus entsteht eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Handlungen wie Greifen, Schneiden, Entfernen oder Belassen.

Lernen von der Praxis: Mensch als Ausbilder für humanoide Roboter

Im Ausbildungs- und Kompetenzzentrum erfolgt das Training humanoider Roboter nicht abstrakt, sondern praxisnah. Erfahrene Fachkräfte aus dem Obstbau demonstrieren typische Tätigkeiten direkt an realen Pflanzen oder Versuchsanlagen.

Diese Demonstrationen dienen als Grundlage für:

• das Erlernen feinmotorischer Handgriffe
• die Interpretation pflanzlicher Merkmale
• das Ableiten von Entscheidungen aus komplexen Situationen

Ähnlich einer klassischen handwerklichen Ausbildung lernen die Roboter schrittweise – von einfachen Tätigkeiten bis hin zu komplexen, situationsabhängigen Aufgaben. Die gewonnenen Daten fließen in KI-Modelle ein, die weiterverwendet und auf verschiedene herstellerunabhängige Systeme übertragen werden können.

 

Kooperation mit Praxisbetrieben, Beratungs- und Versuchseinrichtungen

Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die enge Zusammenarbeit mit Obstbau-Betrieben sowie Obstbau-Beratungs- und Versuchseinrichtungen, wie dem OVR. Sie bringen nicht nur reales Erfahrungswissen ein, sondern helfen auch dabei, Forschungsfragen praxisrelevant zu formulieren.

In enger Kooperation wird untersucht:

• welche Tätigkeiten sich für humanoide Roboter eignen,
• wo technische oder biologische Grenzen liegen,
• wie Mensch und Roboter sinnvoll zusammenarbeiten können und
• wie sich neue Technologien in bestehende Betriebsabläufe integrieren lassen.

So entsteht ein kontinuierlicher Austausch zwischen Forschung und Praxis mit dem Ziel, belastbare, realitätsnahe Lösungen zu entwickeln.

Perspektive: Übertragbares Wissen für weitere Dauerkulturen des Gartenbaus

Die für den Obstbau entwickelten Methoden sind nicht auf einzelne Kulturen, z.B. den Apfelanbau, beschränkt. Viele Prinzipien – etwa die Bewertung von Pflanzenzuständen, der Umgang mit variabler Geometrie oder das Lernen aus Demonstrationen – lassen sich auf andere Dauerkulturen des Obstbaus und des Gartenbaus allgemein, wie Gemüsebau, Zierpflanzenbau und Baumschulen, übertragen.

Somit dient der Obstbau als Referenzanwendung, um humanoide Roboter für komplexe, biologische Systeme weiterzuentwickeln und langfristig auch für andere Bereiche nutzbar zu machen.

Mit der Kombination aus humanoider Robotik, KI-gestützter Wahrnehmung und praxisnaher Ausbildung humanoider Roboter schafft das Fraunhofer IFAM in Stade eine Forschungs- und Entwicklungsumgebung, in der landwirtschaftliches und gartenbauliches Erfahrungswissen systematisch in digitale Kompetenzen überführt wird. Ziel ist es, neue Werkzeuge, beispielsweise für den Obstbau, zu entwickeln, die Fachkräfte zu entlasten, Qualität zu sichern und den nachhaltigen Betrieb von Dauerkulturen mit weniger Arbeitsaufwand zu unterstützen.