Field Robot Event 2019
Kamaro participated in the 2019 Field Robot Event and came out in fourth place in the overall ranking, as well as second in the third task (weed detection). This year’s robot was the newly constructed model Dschubba, which utilizes hoverboard wheels and uses a differential steering. Below is a video of our freestyle task, demonstrating deep-learning based selective fertilizing on a mixed-culture field.
Sick Robot Day 2018
Die diesjährige Aufgabe des Sick Robot Days am 13.10.2018 bestand darin rote Metallkugeln von einer auf einer Kreisbahn fahrenden Platform zu sammeln. Dabei traten immer zwei Roboter gegeneinander an. Den Wettbewerb gewinnt der Roboter, der am Ende des besseren von zwei Läufen die meisten Kugeln in seiner Lagerbox hat.
Field Robot Event 2018
Die Reise zum Field Robot Event 2018 startete schon einen Tag früher als gewöhnlich. Das Team FREDT hatte uns eingeladen, sie im nahegelegenen Braunschweig zu besuchen. Nach einer sechsstündigen Autofahrt wurden wir mit einem angeheizten Grill und kühlen Getränken empfangen. Eine Werkstattführung durfte natürlich auch nicht fehlen. Nach einem gemütlichen Abend konnten wir bei einigen Mitgliedern von FREDT zu Hause übernachten, vielen Dank dafür.
Einführung für neue Mitglieder / Introduction for new members
Wir möchten alle Interessierten herzlich zu unseren Einführungsabend am 02.11.2017 um 19:30 Uhr im Gebäude 70.04 am Campus Ost einladen. Hier werden wir Euch nochmal kurz unsere Hochschulgruppe mit den einzelnen Teams und Aufgabenbereichen vorstellen. Im Anschluss wollen wir auch direkt mit dem Einstiegsprojekt starten.
NDVI Mapping with the RealSense R200
A typical task in modern farming is the measurement of the state of plants. The Normalised Difference Vegetation Index is an index commonly used to determine plant health. It is defined as following: (NIR-Red) / (NIR+Red) Healthy plants have a NDVI value near one, vegetation free areas have a value near or below 0. The RealSense R200 is the first affordable, outdoor usable 3d camera. It has two NIR sensors for disparity calculation and one RGB sensor.
Gesamtsieg beim Field Robot Event 2017
Das Field Robot Event 2017 an der Harper-Adams-University geht mit dem bisher größten Erfolg in die jungen Geschichte der Hochschulgruppe Kamaro Engineering ein. In einem spannenden Wettkampf konnte das Team von Kamaro den Gesamtsieg erringen und im Freestyle Task, bei dem die Teilnehmer außerhalb der Wertung ihr Können zeigen, ebenfalls den ersten Platz belegen.
Precise localisation with loop closures using graph SLAM
The graph SLAM (Simultaneous Localisation And Mapping) algorithm plays a key role in our attempts to navigate autonomously in complex environments.
Take an in-depth look at how it works.
Why graph SLAM is important? How does it roughly work? What are loop closures and why you need them? That and more is answered here with open source code.
SICK robot day 2016
Der SICK robot day wird alle zwei Jahre vom Sensorhersteller SICK ausgerichtet. Er findet in einer Halle statt, die Aufgabe ist aber jedes mal eine andere. Dieses Jahr ging es um den Transport und das Platzieren von Würfeln mit 15 cm Kantenlänge. Es treten jeweils zwei Roboter gegeneinander an.
Vom Regen… auf das Siegertreppchen!
Die Robotour 2016 fand im bayerischen Deggendorf inmitten von ausdauerndem Starkregen statt. Unser Team kämpfte mit Goldfolie, Duct-Tape und Regenschirm gegen das Wetter und mit Kabelbindern und Akkuschraubern gegen die technischen Defekte.
Field Robot Event 2016
Das Field Robot Event 2016 endete wie es begann: in tiefem Schlamm. Vom 13. - 16.Juni 2016 versammelten sich im fränkischen Haßfurt wieder Roboterteams aus ganz Europa, um unter sich den besten der autonomen Feldroboter zu ermitteln.
Wie schon im Jahr 2014 fand das Field Robot Event, die inoffizielle Weltmeisterschaft für autonome Feldroboter, im Rahmen der DLG-Feldtage statt. Der wochenlange, teils heftige Regen über Teilen Deutschlands hatte auch am Veranstaltungsort der DLG-Feldtage, einem Acker beim Gut Mariaburghausen bei Haßfurt, seine Spuren hinterlassen.