29 oktober 2019
De Trimbot – op de projectsite aangeprezen als ‘cutting hedge technology’ – bestaat in de basis uit een maairobot die is uitgerust met een flexibele arm en vijf camera’s. Daarmee kan de robot door een tuin navigeren, en in 3D de structuur van struiken vastleggen. Door deze structuur te vergelijken met 3D informatie van goed gesnoeide struiken weet de Trimbot waar hij moet knippen en waar niet.
Naast het navigeren en herkennen van de 3D structuur van struiken was een belangrijke uitdaging voor de betrokken onderzoekers om te zorgen dat de robot zijn werk kan doen onder verschillende licht- en weersomstandigheden.
Het project werd geleid vanuit de School of Informatics van de University of Edingburgh. Er waren ook diverse Nederlandse wetenschappers bij betrokken. Vanuit de Universiteit van Amsterdam zat Theo Gevers, hoogleraar op het vlak van Computer Vision, in de leiding van het projectteam. De overige betrokken UvA-wetenschappers zijn promovendi Hoang-An Le en Anil S. Baslamisli en postdoctoraal onderzoekers Fares Alnajar en Sezer Karaoglu.
De Amsterdamse bijdrage bestond uit het aanleggen van een dataset met virtuele tuinobjecten en de robot op basis hiervan leren om in een reëele setting tuinobjecten te herkennen, bij wisselende omstandigheden. Het team wist het voor elkaar te krijgen om de robot in 92% van de gevallen objecten op de juiste manier te laten herkennen.