Unsere innovativen digitalen Lösungen für autonomes Herdenmanagement
Verbund AutoPasture – Technologien für eine nachhaltige Landwirtschaft.
Willkommen bei AutoPasture
Das Forschungsvorhaben AutoPasture – Digitale Anwendungen für ein autonomes Herden- und Weidemanagement von Rindern
zielt darauf ab, zukunftsfähige, tierwohlgerechte Lösungen für die Rinderhaltung zu entwickeln, indem es die Weidehaltung von Rindern
automatisiert und damit den personellen Aufwand reduziert. Es umfasst als Reallabore Milchviehhaltung, produktionsorientierte
Mutterkuhhaltung und die Haltung von Wasserbüffeln.
Autonomes Weidemanagement
Das Vorhaben untersucht auch, wie sich die Beweidung auf unterschiedliche Vegetationsgemeinschaften auswirkt und ob bestimmte Bereiche strategisch beweidet werden können, um z.B. die Ausbreitung von Schadpflanzen zu verhindern. Weitere Forschungsfragen betreffen die Förderung der Biodiversität, die Auswirkungen von Technik auf das Wohlbefinden der Tiere und die Grenzen und Möglichkeiten der Automatisierung des Weidemanagements.
Unsere Forschung in der Rinderhaltung: Innovative Lösungen für eine nachhaltige Zukunft.
Die Weiden werden mit stationärer und mobiler Messtechnik ausgestattet, um die Lebensparameter der Rinder und den Zustand des Grünlands zu erfassen. Zu den stationären Sensoren gehören neben Datenempfangsstationen, u.a. Kameras, Radar-, LIDAR- und Akustiksensoren, sowie Sensoren zur Erfassung des Grünlandzustands, wie Kameras, Boden- und Wetterstationen. Die mobilen Sensoren umfassen GPS-Tracking-Halsbänder, Accelerometer, RFID-Ohrmarken und Bluetooth-basierte Abstandsmesser an den Rindern. Zusätzlich werden Sensoren an intelligenten Tränken, mobilen Robotern und Drohnen installiert. Externe Datenquellen wie Satellitendaten und Wettermodelle unterstützen die Analyse der Weiden.
Die erfassten Daten werden in einem Data Lake gesammelt und verarbeitet. Dies ermöglicht die Steuerung von Aktoren und Maschinen, wie z.B. das Öffnen von Toren oder das Regulieren von Wassertränken aber auch das Absetzen von Meldungen. Zunächst dienen die Daten der Erstellung eines digitalen Zwillings der Weiden, mit dem das Verhalten und der Vitalzustand der Rinder sowie das Pflanzenwachstum digital nachgebildet werden kann. Parallel sollen die Szenarien der automatischen Steuerung auch an den Weiden selbst erprobt werden.
Das Team:
- Prof. Dr.-Ing. Mark Vehse (Hochschule Stralsund)
- Prof. Dr. habil. Sandra Rose (Hochschule Neubrandenburg)
- Dr. Jürgen Müller (Universität Rostock)
- Prof. Dr.-Ing. Tobias Hillmann (Hochschule Neubrandenburg)
- Dr. Jan Langbein (Forschungsinstitut für Nutztierbiologie – FBN)
- Martin Priesel (Forschungsverbund MV e.V.)