Wissenschaftstransfer

2024

Riedel, V., Hinck, S., Peiter, E., & Ruckelshausen, A. (2024). Handling of Ion-Selective Field-Effect Transistors (ISFETs) on Automatic Measurements in Agricultural Applications Under Real-Field Conditions. Electronics, 13(24), 4958. https://doi.org/10.3390/electronics13244958

Riedel V, Hinck S, Peiter E, Ruckelshausen A. Concept and Realisation of ISFET-Based Measurement Modules for Infield Soil Nutrient Analysis and Hydroponic Systems. Electronics. 2024; 13(13):2449. https://doi.org/10.3390/electronics13132449

Malte Wirkus, Stefan Hinck, Christian Backe, Jonathan Babel, Vadim Riedel, Nele Reichert, Andrej Kolesnikov, Tobias Stark, Jens Hilljegerdes, Hilmi Doğu Küçüker, Arno Ruckelshausen, Frank Kirchner (2024). Comparative study of soil interaction and driving characteristics of different agricultural and space robots in an agricultural environment. Journal of Field Robotics, 1–34. https://doi.org/10.1002/rob.22347

Riedel, Vadim, 2024, "ISFET sensors measurement data for soil nutrient analysis", https://doi.org/10.25625/UTIMMI, GRO.data, V1, UNF:6:McF5dQ2yRYS9h26pWcb83Q== [fileUNF]

2023

Ruckelshausen, A. Robotik und Sensortechnik. Informatik Spektrum (2023). https://doi.org/10.1007/s00287-022-01517-5

Riedel, V, Möller, A., Terhaag, M., Meyer, T., Mentrup, M., Kerssen, H., Najdenko, E., Lorenz, F., Mosler, T., Tesch, H., Peters, W., Hinck, S., Ruckelshausen, A. (2023): Datenfluss bei der Applikation der Bodenbeprobung mit dem mobilen Feldlabor „soil2data“. In: Hoffmann, C., Stein, A., Ruckelshausen, A. Müller, H. Steckel, T. & Floto, H. (Hrsg.), 43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, S. 495 - 500. Osnabrück, Gesellschaft für Informatik e.V.

Pamornnak, B., Scholz, C., Gode, E., Sommer, K., Novak, T., Hellermann, S., Wegmann, B. & Ruckelshausen, A., (2023). “Ready for Autonomy (R4A)”: concept and application for autonomous feeding. In: Hoffmann, C., Stein, A., Ruckelshausen, A., Müller, H., Steckel, T., Floto, H. (Hrsg.), 43. GIL-Jahrestagung, Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 13.-14. Februar 2023, Osnabrück, Deutschland, S. 441 – 446, ISBN 978-3-88579-724-1.

2022

Riedel, V, Najdenko, E., Möller, A., Terhaag, M., Meyer, T., Mentrup, M., Kerssen, H., Lorenz, F., Mosler, T., Tesch, H., Peters, W., Hinck, S., Ruckelshausen, A. (2022): Prototypes4soil2data: Modular designed mobile field laboratory for standardized soil nutrient analysis directly on the field. Presentation at the 20th CIGR World Congress in Kyoto/ Japan.

Hinck, S., Möller, A., Terhaag, M., Meyer, T., Mentrup, D., Kerssen, H., Najdenko, E., Lorenz, F., Mosler, T., Tesch, H.,Peters, W., Nietfeld, W., Riedel, V, Ruckelshausen, A. (2023): Analyse-to-go on the field: prototypes4soil2data. Presentation at the 22nd World Congress of Soil Science (WCSS22) in Glasgow/ Scotland.

Scholz, C.; Pamornnak, B.; Becker, S.; Ruckelshausen, A.: „Practice of autonomous field robotics compared to a tractor-implement-combination for the example of mechanical weed control ”, 79th International Conference LAND.TECHNIK - Agricultural Engineering (AgEng) 2022, 25. February 2022, Hannover. In: VDI-Berichte Nr. 2395, VDI Verlag GmbH, Düsseldorf 2019, S. 111-116, ISBN 978-3-18-092395-6.

Pamornnak, B., Scholz, C., Becker, S. & Ruckelshausen, A., (2022). A digital weed counting system for the weed control performance evaluation. In: Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T., Floto, H. (Hrsg.), 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in Agrar- und Ernährungswirtschaft 21.-22 Februar 2022, Tänikon, Schweiz, S. 207 – 212, ISBN: 978-3-88579-711-1

König, D., Igelbrink, M., Scholz, C., Linz, A. & Ruckelshausen, A., (2022). Entwicklung einer flexiblen Sensorapplikation zur Erzeugung von validen Daten für KI-Algorithmen in landwirtschaftlichen Feldversuchen. In: Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T., Floto, H. (Hrsg.), 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in Agrar- und Ernährungswirtschaft 21.-22 Februar 2022, Tänikon, Schweiz, S. 165 – 170, ISBN: 978-3-88579-711-1

2021

Meltebrink C, Ströer T, Wegmann B, Weltzien C, Ruckelshausen A. Concept and Realization of a Novel Test Method Using a Dynamic Test Stand for Detecting Persons by Sensor Systems on Autonomous Agricultural Robotics. Sensors. 2021; 21(7):2315. https://doi.org/10.3390/s21072315

Kirfel, J., Hinck, S., Renner, J., Singh, A., Steinbach, P. & Ruckelshausen, A., (2021). Motivation und Konzept zur boden- und luftgestützten Detektion von Virosen in der Pflanzgutproduktion von Stärkekartoffeln. In: Meyer-Aurich, A., Gandorfer, M., Hoffmann, C., Weltzien, C., Bellingrath-Kimura, S. & Floto, H. (Hrsg.), 41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 163-168)

Strothmann, W., Scholz, C., Pamornnak, B. & Ruckelshausen, A., (2021). Von der Forschung in die Praxis: das KI-basierte optisch-selektive mechanische Beikrautregulierungssystem MWLP-Weeder in verschiedenen Trägersystemen im Feldeinsatz. In: Meyer-Aurich, A., Gandorfer, M., Hoffmann, C., Weltzien, C., Bellingrath-Kimura, S. & Floto, H. (Hrsg.), 41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V. (S. 307-312).

Pamornnak, B., Scholz, C., Nieberg, D., Igelbrink, M. & Ruckelshausen, A., (2021). Field plant characterization method based on a multi-wavelength line profiling system. In: Meyer-Aurich, A., Gandorfer, M., Hoffmann, C., Weltzien, C., Bellingrath-Kimura, S. & Floto, H. (Hrsg.), 41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten.Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 241-246).

2020

Klose, J., Schröder, M., Becker, S., Bernardi, A., Ruckelshausen, A.: Datenaufbereitung in der Landwirtschaft durch automatisierte semantische Annotation. In: Gandorfer, M., Meyer-Aurich, A., Bernhardt, H., Maidl, F.X., Fröhlich, G., Floto, (Hrsg.): GI Edition Proceedings Band 299 – Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 40. GIL-Jahrestagung, 17.- 18. Februar 2020, Freising-Weihenstephan, S. 133-136, ISBN: 978-3-88579-693-0

König, P. D., Maurer, H-P., Jenz, M., Möller, K., Neuweiler, J., Nieberg, D., Trini, J., Würschum, T., Ruckelshausen, A.: Einsatz eines Thermografiekamerasystems in der Hochdurchsatz-Phänotypisierung von Getreidefeldversuchen. In: Gandorfer, M., Meyer-Aurich, A., Bernhardt, H., Maidl, F. X., Fröhlich, G., Floto, H. (Hrsg.): GI Edition Proceedings Band 299 - Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 40. GIL-Jahrestagung, 17.– 18. Februar 2020, Freising-Weihenstephan, S. 139-144, ISBN: 978-3-88579-693-0

Nieberg, D., Jenz, M., Möller, K., König, P., Igelbrink, M., Abbadi, A., Feuerstein, U., Ruckelshausen, A.: Mobiles Hochdurchsatz-Phänotypisierungssystem für Feldversuche in Raps in: Gandorfer, M., Meyer-Aurich, A., Bernhardt, H., Maidl, F. X., Fröhlich, G., Floto, H. (Hrsg.): GI Edition Proceedings Band 299 - Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 40. GIL-Jahrestagung, 17.– 18. Februar 2020, Freising-Weihenstephan, S. 205-210, ISBN: 978-3-88579-693-0

2019

Redenius, J.; Belau, S.; Irmer, D.; Middelberg, R.; Spiekermann, S.; Bußmann, C.; Sellschopp, Till; Ruckelshausen, A.; Hertzberg, J.: „‘Virtual Harvesting’ as a Key Element in the Development of a novel LiDAR based Combine Harvester Steering System”, 77th International Conference LAND.TECHNIK - Agricultural Engineering (AgEng) 2019, 08.-09. November 2019, Hannover. In: VDI-Berichte Nr. 2361, VDI Verlag GmbH, Düsseldorf 2019, S. 173-178, ISBN: 978-3-18-092361-1. URN: urn:nbn:de:bsz:959-opus-15851

Tsukor, V., Hinck, S., Nietfeld, W., Lorenz, F., Najdenko, E., Möller, A., Mentrup, D., Mosler, T., Ruckelshausen, A.: Automated mobile field laboratory for on-the-go soil-nutrient analysis with the ISFET multi-sensor module. In Proceedings 77th International Conference on Agricultural Engineering, 8. - 9. November 2019, Hannover, Germany. In: VDI-Berichte Nr. 2361, VDI Verlag GmbH, Düsseldorf 2017, p. 377 - 382. ISBN: 978-3-18-092361-1

Beck, J.W., Heinrich, M., Hinck, S., Tsukor, V., Nietfeld, W., Ruckelshausen, A.: Tiefenbezogene, feldbasierte Bodenfeuchtemessung mit Hilfe von NIR-Spektroskopie. Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 102, 2019, S. 29-36, ISSN 0947-7314

Kirfel, J., Igelbrink, T., Roters, J., Ruckelshausen, A.: "Methode zur Erfassung von Anbaugeräten durch Sensorfusion von Laserdistanzsensoren und Kameras für autonome Kupplungsvorgänge", Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 102, 2019, S. 118-126, ISSN 0947-7314

Scholz, C., Igelbrink, M., Strothmann, W., Ruckelshausen, A.: „Multi-wavelength laser line profiling (MWLP) System zur feldbasierten Bestimmung von 3D Strukturen, spektralen Eigenschaften und Wachstumsparametern von Pflanzen", Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 102, 2019, S. 127-135, ISSN 0947-7314

Linz, A., Hertzberg, J., Roters, J., Ruckelshausen, A. 2019. „Digitale Zwillinge“ als Werkzeug für die Entwicklung von Feldrobotern in landwirtschaftlichen Prozessen. In GI Edition Proceedings Band 287 Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft. 39. GIL-Jahrestagung 18.-19. Februar 2019 Wien, Österreich, S.125–130, ISBN: 978-3-88579-681-7

Cherednyk, I., Jenz, M., Möller, K., Nieberg, D., Ruckelshausen, A. 2019. LiDAR- und Lichtschattensensor-basierte Sensordatenfusion zur feldbasierten Phänotypisierung von Getreide . In GI Edition Proceedings Band 287 Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft. 39. GIL-Jahrestagung 18.-19. Februar 2019 Wien, Österreich, S. 37-42, ISBN: 978-3-88579-681-7

2018

Tsukor, V., Hinck, S., Nietfeld, W., Lorenz, F., Najdenko, E., Möller, A., Mentrup, D., Mosler, T., Ruckelshausen, A.: Concept and first results of a field-robot-based on-the-go assessment of soil nutrients with ion-sensitive field effect transistors, 6th International Conference on Machine Control & Guidance, 1-2 October, 2018, Proceedings,  pp. 102-108, ISSN 0947-7314

Hinck, S., Möller, A., Mentrup, D., Najdenko, E., Lorenz, F., Mosler, T., Tesch, H., Nietfeld, W., Scholz, C., Tsukor, V., Ruckelshausen, A. (2018). soil2data - Einsatz eines mobilen Bodenlabors zur Online-Bodenuntersuchung. Vortrag auf der Jahrestagung der Dt. Ges. Pflanzenernährung in Osnabrück am 13. und 14. September 2018

Meltebrink, C.; Malewski, B.; Trabhardt, A.; Igelbrink, T.; Hellermann, S.; Ruckelshausen, A.: „Vom manuellen Selbstfahrer zum autonomen Futtermischwagen: Konzept, Technologie und Sicherheit“, 38. GIL-Jahrestagung, 26.-27. Februar 2018, Kiel. In: Referate der 38. GIL-Jahrestagung, Gesellschaft für Informatik, Bonn 2018, S. 159-162, ISBN 978-3-88579-672-5.

Hinck, S., Möller, A., Mentrup, D., Najdenko, E., Lorenz, F., Mosler, T., Tesch, H., Nietfeld, W., Scholz, C., Tsukor, V., Ruckelshausen, A. (2018). soil2data: Concept for a mobile field laboratory for nutrient analysis. In Proceedings of the 14th International Conference on Precision Agriculture (unpaginated, online). Montreal, CA.

Redenius, J.; Dingwerth, M.; Hertzberg, J.; Ruckelshausen, A.: „Simulation von Laserscannern in Pflanzenbeständen für die Entwicklung umfeldbasierter Funktionen“, 38. GIL-Jahrestagung, 26.-27. Februar 2018, Kiel. In: Referate der 36. GIL-Jahrestagung, Gesellschaft für Informatik, Bonn 2018, S. 195-198, ISBN 978-3-88579-672-5.

2017

Redenius, J.; Dingwerth, M.; Ruckelshausen, A.; Hertzberg, J.; Krause, T.; Kettelhoit, B.: „A multilevel simulation framework for highly automated harvest processes enabled by environmental sensor systems”, VDI-MEG 75th International Conference Agricultural Engineering - LAND.TECHNIK AgEng 2017, 10.-11. November 2017, Hannover. In: VDI-Berichte Nr. 2300, VDI Verlag GmbH, Düsseldorf 2017, S. 157-163, ISBN 978-3-18-092300-0.

Hinck, S., Möller, A., Najdenko, E., Lorenz, F., Mosler, T., Tesch, H., Nietfeld, W., Scholz, C., Tsukor, V., Mentrup, D. und Ruckelshausen, A. (2017): soil2data: Konzept für ein mobiles Feldlabor zur Nährstoffanalytik. Jahrestagung der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft „Horizonte des Bodens“. Göttingen.

Linz, A., Brunner, D., Fehrmann, J., Herlitzius, T., Keicher, R., Ruckelshausen, A., & Schwarz, H. P. (2017). Modelling environment for an electrical driven selective sprayer robot in orchards. Advances in Animal Biosciences, 8(2), 848-853.

Ruckelshausen, A., Höh, A., Linz, A.: „Aus- und Weiterbildungskonzept zu bilgebende Sensorsystemen", Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 93, 2017, S. 232-237, ISSN 0947-7314.

Igelbrink, M., Höh, A., Linz, A., Ruckelshausen, A.: „Raspberry Pi / ROS-basiertes Low-Cost-Multikamerasystem zum mobilen Einsatz im Feldversuchswesen", Bornimer Agrartechnische Berichte,  Heft 93, 2017, S. 279-287, ISSN 0947-7314.

Scholz, C., Strothmann, W.,  Lankenau, F., Schmunkamp, D., Sellmann, F., Ruckelshausen, A.: „Sensorstand zur Evaluierung bildgebender Sensoren mit dynamisch-reproduzierbaren Störgrößen", Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 93, 2017, S. 64-74, ISSN 0947-7314.

Jenz, M., Möller, K., Maurer H.P., Nieberg, D., Würschum T., Ruckelshausen, A : Automatisierte Kennzeichnung von Parzellengrenzen im Versuchsanbau mit Hilfe eines RTK-GPS Systems zur parzellenbasierten Sensordatenzuordnung in: Ruckelshausen, A., Schwarz, H.-P., Theuvsen, B. (Hsrg.): Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 37. GIL-Jahrestagung, 6.-7. März 2017, Dresden,  S.73-76, ISBN: 978-3-88579-662-6

Wolfram Strothmann, Arno Ruckelshausen, Joachim Hertzberg, Christian Scholz, Frederik Langsenkamp, Plant classification with In-Field-Labeling for crop/weed discrimination using spectral features and 3D surface features from a multi-wavelength laser line profile system, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 134, March 2017, Pages 79-93, ISSN 0168-1699, http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2017.01.003.

2016

Jenz, M.; Möller, K.; Nieberg, D.; Ruckelshausen, A.:  "Automatisierte Höhennachführung eines Multisensorsystems zur Feldphänotypisierung", Referate der 36. GIL-Jahrestagung, 22.-23. Februar 2016, Osnabrück, S. 77-80, ISBN 978-3-88579-647-3.

Langsenkamp, F.; Ruckelshausen, A.; Kohlbrecher, M.; Jenz, M.; Trautz, D.: "Konzept zur Beikrautregulierung im ökologischen Möhrenanbau auf Grundlage bildanalytischer Farberkennung", Referate der 36. GIL-Jahrestagung, 22.-23. Februar 2016, Osnabrück, S. 105-108, ISBN 978-3-88579-647-3.

Meltebrink, C.; Linz, A.; Ruckelshausen, A.: "ROS-basiertes Validierungskonzept für Sicherheitskonzepte von autonomen Agrarrobotern", Referate der 36. GIL-Jahrestagung, 22.-23. Februar 2016, Osnabrück, S. 121-124, ISBN 978-3-88579-647-3.

Möller, K.; Jenz, M.; Kroesen, M.; Losert, D.; Maurer, H.-P.; Nieberg, D.; Würschum, T.; Ruckelshausen, A.: "Feldtaugliche Multisensorplattform für High-Throughput Getreidephänotypisierung – Aufbau und Datenhandling", Referate der 36. GIL-Jahrestagung, 22.-23. Februar 2016, Osnabrück, S. 137-140, ISBN 978-3-88579-647-3.

Scholz, C.; Ferhadbegovic, B.; Hinck, S.; Litfin, T.; Ruckelshausen, A.: "Modellbasierte Wirtschaftlichkeitsanalyse zur Bestimmung von Bodenparametern durch die Verwendung des autonomen Feldroboters BoniRob", Referate der 36. GIL-Jahrestagung, 22.-23. Februar 2016, Osnabrück, S. 185-188, ISBN 978-3-88579-647-3.

2015

Nieberg, D., Bilges, K.,  Matthäus, F., Mentrup, D., Ruckelshausen, A.: „Automatisierte  Höhenbestimmung  von  Topfpflanzen  mit dem OEOS-Lichtschattensensor am Beispiel von Weinreben", Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 88, 2015, S. 53-66.

Strothmann, W., Tsukor, V.,  Hertzberg, J., Ruckelshausen, A.: „Konfigurationsmöglichkeiten und Datenkonzepte des Multiwavelengthe Line Profiling (MWLP) Systems“, Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 88, 2015, S. 42-52.

Kovacheva, I., Kerssen, S., Mentrup, D., Rosemann,T., Bilges,K., Ruckelshausen, A.: Bildgebende Lichtschrankensensoren zur Detektion von Pflanzenhöhen, Ähren und Grannen, 20. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 88, 2015, S. 179-190.

Wunder, E., Andersson, R., Kämmerling,D., Ruckelshausen, A.: Vorstudie des Sehvermögens bei Geflügel, 20. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, Bornimer Agrartechnische Berichte Heft 88, 2015, S.218-227.

Ruckelshausen, A., Busemeyer, L. (2015). Toward Digital and Image-Based Phenotyping. InPhenomics in Crop Plants: Trends, Options and Limitations (pp. 41-60). Springer India.

Strothmann, W., Tsukor, V., Ruckelshausen, A.: "In-Field-Labeling-HMI für automatische Klassifizierung bei der Pflanzen- und Erntegutcharakterisierung mittels bildgebender Sensordaten", in: Ruckelshausen, A., Schwarz, H.-P., Theuvsen, B. (Hsrg.): Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 35. GIL-Jahrestagung, 23.-24. Februar 2015, Geisenheim, S. 177-180, ISBN 978-3-88579-632-9.

Möller, K., Ruckelshausen, A.: "Datenmanagement für Ultra-High-Precision-Phenotyping in Feldversuchen“, in: Ruckelshausen, A., Schwarz, H.-P., Theuvsen, B. (Hsrg.): Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 35. GIL-Jahrestagung, 23.-24. Februar 2015, Geisenheim, S. 117-120, ISBN 978-3-88579-632-9.

Kovacheva, I., Mentrup, D., Kerssen, S., Würschum, T., Ruckelshausen, A.: "1-Bit Imaging mit Lichtschrankensensoren zur Ähren- und Grannen-Detektion von Getreide“, in: Ruckelshausen, A., Schwarz, H.-P., Theuvsen, B. (Hsrg.): Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 35. GIL-Jahrestagung, 23.-24. Februar 2015, Geisenheim, S. 85-88, ISBN 978-3-88579-632-9.

Hinck, S., Kolata, H., Emeis, N., Mueller, K: "GIS-gestütztes Verfahren zur Erstellung einer kleinräumigen Feldbodenkarte für die teilflächenspezifische Nutzung", in Ruckelshausen, A., Schwarz, H.-P., Theuvsen, B. (Hsrg.): Informatik in der Land-, Forst-, und Ernährungswirtschaft, Referate der 35. GIL-Jahrestagung, 23.-24. Februar 2015, Geisenheim, S. 69 - 72, ISBN 978-3-88579-632-9.

2014

Wunder, E., Linz, A., Trabhardt, A., Ruckelshausen, A.: Evaluation of 3D-Sensorsystems for service robotics in orcharding and viticulture. Proceedings 72. International Conference Agricultural Engineering, 2014, VDI-Verlag, Berlin, pp. 83-88, ISBN 978-3-18-092226-3

Nieberg, D.,  Jenz, M., Ruckelshausen, A.,  Würschum, T. : Multireflex-Ultraschall-Sensorsystem zur Feld-Phaenotypisierung von Getreide . Proceedings 72. International Conference Agricultural Engineering, 2014, VDI-Verlag, Berlin, pp. 103-108, ISBN 978-3-18-092226-3

Goettinger, M., Scholz, C., Grzonka, S., Hinck, S., Moeller, K., Strothmann, W., Ruckelshausen, A.,: GNSS-based navigation for the multipurpose field robot platform BoniRob to measure soil properties. Proceedings 72. International Conference Agricultural Engineering, 2014, VDI-Verlag, Berlin, pp. 263-270, ISBN 978-3-18-092226-3

Langsenkamp, F., Sellmann, F., Kohlbrecher, M., Kielhorn, A., Strothmann, W., Michaels, A., Ruckelshausen, A., Trautz, D.: "Tube Stamp for mechanical intra-row individual Plant Weed Control", 18th World Congress of CIGR, CIGR2014, Beijing, China, Sept.16-19, 2014, paper book 

Vadim Tsukor, Wolfram Strothmann, Erik Wunder, Witali Schwamm, Arno Ruckelshausen: “Cost efficient surface condition determination system for sugar beets for a harvester cleaning control using an industrial RGB camera”, 18th World Congress of CIGR, CIGR2014, Beijing, China, Sept.16-19, 2014, paper book

Vadim Tsukor, Wolfram Strothmann, Witali Schwamm and Arno Ruckelshausen: „Contactless sensor system for row navigation and automatic depth control for a sugar beet harvester using a 3D ToF camera”, XII Congress on Computer in Agriculture and Natural Resources WCCA2014, San Jose, Costa Rica, July 27-30, 2014, paper book

Scholz, C., Goettinger, M., Hinck, S., Moeller, K., and Ruckelshausen, A. 2014. Automatic soil penetrometer measurements and GIS-based documentation with the autonomous field robot platform BoniRob. In 12th International Conference on Precison Agriculture, ISPA International Society of Precision Agriculture, Ed., Sacramento, CA, USA. (Abstract)

Linz, A., Hertzberg, J., Ruckelshausen, A., and Wunder, E. 2014. Autonomous Service Robots For Orchards And Vineyards: 3D Simulation Environment Of Multi Sensor-Based Navigation And Applications. In 12th International Conference on Precison Agriculture, ISPA International Society of Precision Agriculture, Ed., Sacramento, CA, USA. (Abstract)

Scholz, C., Kinski, D., Kohlbrecher, M.,Mentrup, D.,Ruckelshausen, A.:Camera-based selective weed control application module (“Precision Spraying App”) for the autonomous field robot platform BoniRob, International Conference of Agricultural Engineering, 6-10 July, 2014, (Abstract, Paper)

Wolfram Strothmann ; Arno Ruckelshausen and Joachim Hertzberg: "Multiwavelength laser line profile sensing for agricultural crop characterization ", Proc. SPIE 9141, Optical Sensing and Detection III, 91411K (May 15, 2014); doi:10.1117/12.2052009; http://dx.doi.org/10.1117/12.2052009

Sellmann, F., Bangert, W., Grzonka, S.,Hänsel, M., Haug, S., Kielhorn, A., Michaels, A., Möller, K., Rahe, F., Strothmann, W., Trautz, D., Ruckelshausen, A.: RemoteFarming.1: Human-machine interaction for a field-robot-based weed control application in organic farming, 4th Conference on Machine Control & Guidance, March 19-20, 2014, Proceedings, pp. 36-42, URN:NBN: urn:nbn:de:gbv:084-14043011131 (http://www.digibib.tu-bs.de/?docid=00056119)

Linz, A., Brunner, D., Fehrman, J., Grimsel, M., Herlitzius, T., Keicher, R., Ruckelshausen, A., Schwarz, H.-P.,Wunder, E.: "elWObot”- A Diesel-Electric Autonomous Sensor Controlled Service-Robot for Orchards and Vineyards, 4th Conference on Machine Control & Guidance, March 19-20, 2014, Proceedings,  pp. 16-23, URN:NBN: urn:nbn:de:gbv:084-14043011131(http://www.digibib.tu-bs.de/?docid=00056119)

Ruckelshausen, A.:  Neue Sensorentwicklungen – ein technischer Blick auf Pflanzen, Sensoren und Daten, Journal für Kulturpflanzen, 66(2). S.73-79, 2014, ISSN1876-0911, DOI: 10.5073/JFK.2014.02.06, Verlag Eugen Ulmer KG, Stuttgart.

2013

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Ruckelshausen,A. und Linz,A.: CMOS-Kameras zur online Erfassung spektraler und geometrischer Signaturen von Pflanzen und Pflanzeneigenschaften, Bornimer Agrartechnische Berichte, Heft 25,  2000.

1999

Ruckelshausen,A., Dzinaj,T.,Gelze,F.,Kleine Hörstkamp,S., Linz,A., Marquering,J.: Microcontroller-based multisensor system for online crop/weed detection. Proceedings 1999 Brighton Conference, Vol.2, 601-606.

1998

Dzinaj,T., Kleine Hörstkamp.S., Linz,A., Ruckelshausen,A., Böttger,O., Kemper,M., Marquering,J., Naescher,J., Trautz,D., Wisserodt,E.,: Multi-Sensor-System zur Unterscheidung von Nutzpflanzen und Beikräutern, Zeitschrift für Pflanzenkrankheiten und Pflanzenschutz, Sonderheft XVI, 233-242,1998.

Linz,A., Klamt,S., Berg,T., Dzinaj,T., Kleine Hörstkamp,S., Ruckelshausen,A., Sperschneider,V., Wübben,M.:  Einsatz des FUGA15C xy-Photodiodenarrays zur Erfassung von Pflanzenmerkmalen, Zeitschrift für Pflanzenkrankheiten und Pflanzenschutz, Sonderheft XVI, 297-305,1998.

1997

Ruckelshausen,A., Thyen,P, Tobergte,R.:  3D Optoelectronic Simulations for CCD Imagers, Proc. on „IEEE Workshop on Charge-Coupled Devices & Advanced Image Sensors“ , 1997.

Projektfinanzierung:
BMELV / FNR

Das Projekt „predbreed“ baut auf dem erfolgreichen Vorgän-
gerprojekt „BreedVision“ auf, das von 2009 bis 2012 vom Bun-
desministerium für Bildung und Forschung finanziert wurde. In
beiden Projekten wurde bzw. wird der Einsatz von intelligenten
Sensorsystemen in der Pflanzenzüchtung zur Ertragsoptimie-
rung von Energie und Nahrung erforscht.

Eine wichtige Aufgabe des predbreed-Teams der Hochschule
Osnabrück besteht darin, ein feldtaugliches Trägerfahrzeug zu
einer Messplattform für die Präzisionsphänotypisierung von
verschiedenen Getreidesorten auszubauen.

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Projektfinanzierung:
BMELV / BLE

Der zunehmende internationale Wettbewerb im Wein- und
Obstbau führt zu großem Druck auf die heimischen Erzeuger.
Die Konkurrenz der Produzenten aus besser strukturierten An-
baugebieten mit größeren Betrieben erfordert Strategien zur
Optimierung der Verfahrensketten und zur Verbesserung der
gesamtbetrieblichen Effizienz. Aus diesem Grund sind neue
Mechanisierungssysteme erforderlich, die die Arbeitsbelas-
tung durch weitestgehende Automatisierung reduzieren, den
Aufwand an Ressourcen minimieren, die relevanten Daten er-
fassen und damit eine Prozessoptimierung ermöglichen.

Aufbauend auf den Ergebnissen früherer Forschungsarbeiten
soll ein elektrisch angetriebener Plantagenroboter realisiert
werden, der in der Lage ist, verschiedene Arbeiten in Wein-
und Obstanlagen autonom auszuführen. Am Beispiel „zeitge-
mäßer Pflanzenschutz“ als anspruchsvolle Beispielapplikation
soll die Prozesssteuerung getestet und optimiert werden. Ar-
beitsgänge wie Mulchen, Bodenbearbeitung oder Laubschnitt
sowie Transportarbeiten sind als Perspektive für die spätere
Erweiterung des Systems denkbar.

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Projektfinanzierung:
BMELV / BLE

Das Projekt RemoteFarming.1 verbindet innovative Agrartech-
nologien  mit  webbasierten  interaktiven  Kommunikationstech-
niken. Dabei wird ein robuster autonomer Feldroboter (auf Ba-
sis des Boniturroboters „BoniRob“) entwickelt, der mit Aktoren
zur  physikalischen  Beikrautregulierung  ausgestattet  ist.  Die
Beikräuter  in  der  Reihenkultur  Möhren  werden  dabei  jeweils
einzeln bearbeitet. Dazu werden u. a. Bilddaten einer Kamera
via Internet übertragen und stehen außerhalb des Feldes  zur
Verfügung.  Von  einem  menschlichen  „Bildverarbeiter“  werden
die Beikräuter an einem Bildschirmarbeitsplatz identifiziert und
die Positionen zurück auf den Roboter zur Beikrautregulierung
übertragen.  Das  Gesamtsystem  ist  dabei  mit  Hilfe  des  Men-
schen  in  der  Lage,  ohne  automatische  Bildverarbeitung  eine
hochgenaue  Beikrautregulierung  vorzunehmen.  Dieser  Stand
wird als RemoteFarming.1a bezeichnet.

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Projektfinanzierung:
EU Interreg (Regionen EDR und Euregio)

Grenzüberschreitende technologische Innovationen zur Agrarrobotik und Sensorik

Die Eingliederung von Sensorsystemen, Informations- und
Kommunikationstechnologien und intelligenten Algorithmen
eröffnet ein erhebliches Potential für Roboter in industriel-
len und landwirtschaftlichen Umgebungen oder anderen Be-
reichen. „Intelligente Roboter“ stehen daher im Zentrum der
grenzüberschreitenden Zusammenarbeit von 25 Partnern aus
den Niederlanden und Deutschland. Seit November 2011 ar-
beiten die SmartBot-Partner in den folgenden drei Teilprojek-
ten zusammen: Roboship für die maritime Wirtschaft, SinBot
für die industrielle Nutzung und Agrobot für den landwirtschaft-
lichen Bereich. Die Hochschule Osnabrück ist im Bereich Ag-
roBot an mehreren Teilprojekten – in enger Zusammenarbeit
mit Unternehmen – maßgeblich beteiligt. Durch AgroBot ist ein
Netzwerk im Agrosektor in den beiden INTERREG-Regionen
EDR und Euregio entstanden. Mit der grenzüberschreitenden
Vernetzung von Wissenschaft, Praxis und Industrie wird die
gemeinsame Erforschung und Entwicklung von Robotik- und
Sensortechnologien für die Landwirtschaft in den Bereichen
Pflanzenbau und Fütterung ausgebaut.

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SmartCenter unterstützt  grenzüberschreitende Innovationen zur Agrarrobotik

Mit dem SmartCenter ist an der Hochschule Osnabrück im Rahmen
vom Projekt SmartBot ein Zentrum für Innovationen zur Agrarrobotik
entstanden. Der Austausch von Fachwissen und Erfahrungen aus
verschiedenen Gebieten wird unterstützt durch die vielfältigen Mög-
lichkeiten neuer Lernstilmethoden und Kreativtrainingstechniken, die
im SmartCenter kontinuierlich weiterentwickelt und genutzt werden.
Im Projekt arbeiten Entwickler und Forscher unter anderem aus den
Bereichen Sensortechnik, Robotik und Maschinenbau eng zusam-
men. Um dieses hohe Fachwissen für die Agrartechnik übergreifend
zu bündeln, weiterzuentwickeln und auf neue Anwendungen zu über-
tragen, finden regelmäßig Workshops sowohl im SmartCenter als
auch mit Unterstützung vom SmartCenter in der gesamten Projekt-
region statt. Mit der „Conceptuation-Methode“ entwickeln die Teilneh-
mer in Workshops Innovationen. Letztendlich geht es auch um den
Wissenstransfer der gewonnen Kenntnisse für die Nutzer kleiner und
mittelständischer Betriebe in der Deutsch-Niederländischen Grenzre-
gion. Hierdurch entstehen für die Betriebe, Fachorganisationen und
nicht zuletzt für den akademischen Nachwuchs Chancen für innova-
tive Entwicklungen.

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Projektfinanzierung:
BMELV, BLE

Ressourcenknappheit, Umweltbelastungen und ein stetig zunehmender Bedarf an
Nahrungsmitteln erfordern eine Optimierung agrartechnischer Prozesse zu höheren
Erträgen bei geringeren Aufwänden. In den letzten Jahren sind daher insbesondere
Elektronik und Informationstechnologien zu Schlüsseltechnologien für eine sowohl
ökonomisch als auch ökologisch orientierte Landtechnik geworden. Der Einsatz innovativer
Technologien hat mittlerweile das Potential,einzelpflanzenbezogene Prozesse in Betracht zu ziehen.
Hierdurch können sich neue Optionen und Lösungsansätze für die genannten globalen
Fragestellungen ergeben. In dem Forschungsprojekt BoniRob wird am Beispiel einer einzelpflanzenbezogenen Phänotypisierung im Versuchswesen eine erste Applikation aufgezeigt, wobei technologisch die Kombination
autonomer Feldrobotik mit intelligenten Sensorsystemen im Vordergrund steht.

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