Das Projekt "QUAD-AV - Ambient Awareness for Autonomous Agricultural Vehicles" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS durchgeführt. In der Landwirtschaft werden zunehmend autonome Fahrzeuge eingesetzt, um die Produktivität und Effizienz zu erhöhen. Damit so ein Fahrzeug sicher funktioniert, muss es Fähigkeiten zur Umweltwahrnehmung und -interpretation besitzen. Das Projekt zielt auf die Entwicklung von Methoden zur Sensordatenverarbeitung, die ein autonomes landwirtschaftliches Fahrzeug mit einer solchen Fähigkeit ausstatten. Die vorgeschlagenen Methoden und Systeme dienen zur Erhöhung des allgemeinen Sicherheitsniveaus eines autonomen landwirtschaftlichen Fahrzeugs in Bezug auf sich selbst, auf Menschen und Tiere sowie auf fremdes Eigentum. Darüber hinaus steigert ein höheres Maß an Umgebungsbewusstsein des Roboters (bzw. des Traktors) die Genauigkeit, mit der das Fahrzeug gesteuert werden kann. Dies ist wiederum eine Voraussetzung für effizientere, umweltfreundlichere Verfahren des 'Precision Farming'. Das Projekt untersucht das Potenzial von vier Sensortypen: (Stereo-)Vision, Radar, LADAR und Thermografie. Existierende Sensoren, davon einige von den Partnern selbst entwickelt, werden modifiziert und mit einer Schnittstelle versehen, so dass sie in einem landwirtschaftlichen Kontext demonstriert werden können. Der deutsche Partner Fraunhofer IAIS trägt zum Projekt durch die Anpassung seines LADAR Sensors 3DLS einschließlich der Entwicklung der entsprechenden Software zur Hinderniserkennung bei.