Zukunft der Umwelt
Neben der Zukunft der Arbeit, Gesundheit und Mobilität forschen die Hauptuntersuchenden auch an zukunftsweisenden Technologien und ihren Anwendungen für unsere Umwelt. Die gemeinsame Initiative von Forschern verschiedener Disziplinen schafft neue Möglichkeiten zur Überwachung terrestrischer und aquatischer Umgebungen, zur Teleoperation von Robotersystemen und in Zukunft zur Einrichtung von Heimbüros für Landwirte.
Unser Forschungsschwerpunkt
Foto: Robert Haas.
KI und intelligente Roboter könnten für eine nachhaltige Landwirtschaft und Umweltüberwachung eingesetzt werden. Roboterisierte Landmaschinen können Dieselkraftstoff sparen und damit CO2- und NOx-Emissionen reduzieren. Die autonome Navigation des Landwirtschaftsroboters, z.B. eines Traktors, auf dem Boden kann aus der Luft mithilfe ferngesteuerter Drohnen optimiert werden.
In anderen Anwendungen werden Drohnen mit intelligenten Sensorsystemen verwendet, um Echtzeit-Luftqualitätskarten zu erstellen, die Stickoxide, Feinstaub, Temperatur und Luftfeuchtigkeit alle Sekunde messen und Werte in Echtzeit übermitteln.
Foto: Smart Robotics Lab
Die Fähigkeit einer Drohne, autonom zu fliegen, hängt von ihrer Fähigkeit ab, ihre Lokalisierung in der Umgebung genau zu identifizieren. Zu diesem Zweck ist die Drohne mit Kameras und KI ausgestattet, um eine Karte der Umgebung aufzubauen, in der sie sich auch in Echtzeit lokalisieren kann.
Darüber hinaus können Drohnen, wenn sie mit einem Dual-Arm ausgestattet sind, Gegenstände aus der Umgebung greifen und zum Beispiel zum Sammeln von Früchten verwendet werden.
Auch Unterwasserroboter für die Umweltüberwachung und -schutz gehören zur Forschungsagenda der Hauptuntersuchenden von MIRMI - ehemals MSRM. Das SeaClear-Projekt wird beispielsweise ein gemischtes Team aus unbemannten Unterwasser-, Oberflächen- und Luftfahrzeugen aufbauen, um Abfälle vom Meeresboden zu finden und zu sammeln. Oder das SVan-Projekt zielt darauf ab, Telepräsenz, gemeinsame Autonomie und Mensch-Roboter-Interaktion zu einem einzigen intelligenten System zu kombinieren, um Experten die Extraktion von Informationen und die Bewertung neuer Entwicklungen mit Robotern zu erleichtern.
Mit Hilfe von 50 selbstentwickelten Sensorsystemen wird die räumliche Verteilung von Luftschadstoffen wie NOx und Feinstaub in der Innenstadt von München überwacht. Dadurch soll das Verständnis für den Stoffwechsel von Luftschadstoffen in städtischen Gebieten verbessert werden. Gefördert vom Bayerischen Staatsministerium für Umwelt und Verbraucherschutz baut der Lehrstuhl für Umweltsensoren und -modellierung derzeit ein dicht besiedeltes Sensorsystem zur Überwachung von Luftschadstoffen in München auf (Projekt TLK 01U-75487: Engmaschiges NO2-Sensornetzwerk in München).
Kontakt für Akademische Zusammenarbeit
Prof. Dr.-Ing. Jia Chen
Associate Professorship of Environmental Sensing and Modeling
Environment@MIRMI Sector Leader
Prof. Dr.-Ing. Timo Oksanen
Chair of Agrimechatronics
Environment@MIRMI Sector Leader
Erfahren Sie mehr über die Zukunft der Umwelt
- The Future of Environment - Reducing Environmental Pollution with Intelligent Robot Networks - MSRM (tum.de)
- Prof. Jia Chen – Associate Professorship of Environmental Sensing and Modeling
- Prof. Sami Haddadin – Chair of Robotics and Systems Intelligence
- Prof. Stefan Leutenegger – Professorship Machine Learning for Robotics
- Prof. Timo Oksanen – Chair of Agrimechatronics
- Prof. Markus Ryll – Professorship for Autonomous Aerial Systems