Projektbeschreibung
Innovative weiche Greifer für eine schonende Ernte
Arbeitskosten machen oft bis zu 50 % der Gesamtproduktionskosten der Industrie für frische Lebensmittel aus. Obwohl der Sektor Lösungen fordert, um diese Kosten zu senken, steht der Verwendung robotischer Automatisierung noch die Notwendigkeit komplexer und kontaktreicher Interaktionen im Wege, die mit dem Stand der Technik nicht zu erreichen sind. Das EU-finanzierte Projekt SoftGrip wird selbsttätige weiche Greifer vorstellen, die empfindliche weiße Champignons pflücken können. Das Projekt zielt auf kostengünstige, intelligente weiche Robotergreifer mit eingebautem Antrieb, taktiler Sensorik, recycelbaren Materialien und fortgeschrittenen Fertigungstechniken ab. Es wird eine Reihe schnell zu berechnender Modellierungsalgorithmen entwickeln, um modellbasierte Steuerungssysteme in Echtzeit sowie fortgeschrittene Lernkapazitäten zu verbessern. SoftGrip wird ein Rahmenwerk für das Lernen durch Vorführung entwickeln, das dem Roboter ermöglicht, menschliche Pflückfähigkeiten zu erlernen, und auch auf andere ähnliche Aufgaben anwendbar ist.
Ziel
The fresh food industry is highly labour-intensive, with labour costs often contributing up to 50% of overall production costs. Pressure is growing to reduce production costs while facing major labour shortages. So far robotic automation for picking of delicate fresh produce has been impossible mainly due to the complex, contact-rich interactions involved in such tasks.
SoftGrip will deliver an innovative soft gripper solution for the autonomous picking of delicate white button mushrooms cultivated on Dutch shelves. The versatility of the proposed solution will enable the adoption of the technology by other fresh-food industries experiencing similar stringent handling requirements such kiwifruit, grapes, etc.
Towards this goal, our consortium will develop: (a) low-cost, soft robotic grippers having built-in actuation, sensing and embodied intelligence that enable reliable and efficient picking of mushrooms; (b) material synthesis and fabrication techniques that offer precise tuning of mechanical properties, comply with food-safe standards, allow for chemical recycling and offer self-repair properties; (c) a set of accelerated continuum mechanics modelling algorithms that facilitate real-time model-based control schemes, capable of being executed by limited computational resources. (d) advanced learning capabilities of the soft gripper through a learning by imitation framework comprising multi-task and meta-learning techniques, so that SoftGrip can be deployed with minimal programming effort.
SoftGrip will enable a step change in efficiency, helping mushroom growers cut down on costs by >30% and increase their yields by >20% while also improving job quality in the industry. In the long-term, it will lower the barriers of robotics deployment open up new opportunities for adoption of robotic solutions in the agri-food sector.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-ICT-2020-2
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
56127 Pisa
Italien