Autor: Dariu-Admin

Der Durian-Ernteroboter wurde entwickelt, um Sicherheits- und Effizienzherausforderungen in der Durian-Landwirtschaft zu bewältigen. In Provinzen wie Vinh Long, Tien Giang und Ben Tre ist die Durian-Ernte noch stark von manueller Arbeit abhängig, was Arbeiter Sicherheitsrisiken aussetzt, wenn sie hohe Bäume erklettern und schwere, stachelige Früchte handhaben müssen. Herkömmliche Maschinen sind für Durians ungeeignet, da diese besondere Anforderungen an Gewicht, Schutz und behutsame Handhabung stellen. Das Team entwickelte ein Bluetooth-gesteuertes automatisiertes System, das körperliche Belastung reduziert, die Sicherheit der Arbeiter erhöht und die Fruchtqualität während des gesamten Ernte- und Transportprozesses schützt.

FUNKTIONSWEISE UND TECHNOLOGIE

Das System wird über eine Smartphone-Schnittstelle gesteuert, die via Bluetooth-Modul (BT18) verbunden ist. Im Kern verarbeitet ein UNO R3 Mikrocontroller die Befehle und steuert DC-Motoren über BTS7960 Motortreiber auf drei Kanälen:

• Ferngesteuerte Positionierung: Der Bediener nutzt eine Smartphone-App, um die Maschine unter Durian-Bäumen zu navigieren, wodurch das Klettern entfällt.
• Sichere Ernteplattform: Arbeiter schneiden Durians von einer stabilen Plattform, während die Früchte sanft in einen gepolsterten Auffangkorb fallen und so vor Beschädigung geschützt werden.
• Kontrolliertes Absenken: Der Korb senkt sich langsam in den Hauptbehälter, um Fruchtqualität und -integrität zu schützen.
• Automatischer Transport und Entladung: Sobald der Behälter voll ist, navigiert die Maschine zum Sammelplatz und kippt den Korb, um die Früchte mühelos auf Lastwagen zu übertragen.

Das System funktioniert nahtlos vom Obstgarten bis zum Sammelplatz. Im Feld positionieren Bediener die Maschine unter hohen Durian-Bäumen, schneiden die Früchte und beobachten, wie sie sicher im Korb landen. Während der Sammlung fährt die Maschine automatisch zum Abholbereich und kippt, um Früchte auf Transportfahrzeuge zu laden – zeitsparend und mit reduziertem manuellem Aufwand.

WIRKUNG

Der Durian-Erntehelfer kombiniert Automatisierung, IoT und Agrartechnologie zu einer praktischen Lösung für reale Bedürfnisse. Er zeigt, wie Schüler Programmierkenntnisse, technisches Wissen und Problemlösungsfähigkeiten einsetzen können, um bedeutsame Herausforderungen ihrer Gemeinschaft zu bewältigen – von der Verbesserung der Arbeitssicherheit bis zur Modernisierung traditioneller landwirtschaftlicher Praktiken im Mekong-Delta Vietnams.

Das AutoSense Bed-Projekt wurde mit der Vision entwickelt, Technologie zur Verbesserung von Gesundheitsversorgung und Pflege einzusetzen. In vielen vietnamesischen Familien, insbesondere mit älteren oder kranken Angehörigen, die allein leben, kann die kontinuierliche Betreuung eine Herausforderung darstellen. Das Team hat sich zum Ziel gesetzt, ein automatisiertes System zu entwickeln, das Gesundheitszustände überwacht, die Arbeitsbelastung von Pflegekräften reduziert und sicherstellt, dass Patienten rechtzeitig Aufmerksamkeit erhalten – besonders wenn professionelle medizinische Unterstützung begrenzt ist.

FUNKTIONSWEISE UND TECHNOLOGIE

Das AutoSense Bed integriert Gesundheitsüberwachung, Mobilitätshilfe und Fernsteuerung in einem umfassenden System. Im Kern sammelt und verarbeitet ein ESP32 ESP-WROOM-32 Mikrocontroller Gesundheitsdaten von mehreren Sensoren:

• Ein GY-MAX30100 Sensor misst kontinuierlich Herzfrequenz und Blutsauerstoffwerte.
• Ein Oberarm-Blutdruckmessgerät erfasst Blutdruck und Puls.
• Ein GY-906 MLX90614 Infrarot-Temperatursensor misst die Körpertemperatur kontaktlos und gewährleistet so Komfort und Hygiene für den Patienten.

Alle Messwerte werden auf einem lokalen Bildschirm angezeigt und über WLAN oder Bluetooth an eine mobile Anwendung übertragen, sodass Pflegekräfte den Zustand des Patienten von überall aus überwachen können.

Zusätzlich ermöglicht das mechanische System des Bettes – angetrieben von einem Schrittmotor und einer T20-Gewindespindel – das sanfte Anheben, Absenken und Umpositionieren des Patienten. Pflegekräfte können diese Einstellungen über die mobile App vornehmen, wodurch Sicherheit und Komfort auch bei physischer Abwesenheit gewährleistet sind.

WIRKUNG

Das AutoSense Bed kombiniert Automatisierung, IoT und Gesundheitstechnologie, um eine praktische Lösung für reale Bedürfnisse zu schaffen. Es zeigt, wie Schüler Programmier-, Ingenieurs- und Problemlösungsfähigkeiten einsetzen können, um bedeutsame gesellschaftliche Herausforderungen anzugehen – von der Unterstützung der Altenpflege bis zur Verbesserung von häuslichen Gesundheitssystemen in Vietnam.

Als Antwort auf die sich verschlechternde Luftqualität durch Umweltverschmutzung und Klimawandel – insbesondere die trockenen Bedingungen, die durch Klimaanlagen entstehen – hat ein junger Schüler der Long Tri A Sekundarschule einen innovativen automatischen Sprühnebel-Luftbefeuchter entwickelt. Dieses wegweisende Projekt hält optimale Luftfeuchtigkeitswerte aufrecht, reduziert die Temperatur, schützt die Gesundheit und spart Energie, während es gleichzeitig die Begrenzungen herkömmlicher Befeuchtungsmethoden in der Landwirtschaft angeht, besonders in Gewächshausumgebungen.

FUNKTIONSWEISE UND TECHNOLOGIE

Das automatische Sprühnebel-Luftbefeuchtungssystem kombiniert fortschrittliche Komponenten, um Umweltbedingungen durch vier Schlüsselprozesse effizient zu überwachen und zu regulieren:

Datenerfassung
DHT11/DHT22-Sensoren messen kontinuierlich Temperatur und Luftfeuchtigkeit und übertragen Echtzeitdaten zur sofortigen Analyse an die Steuerungseinheit.

Signalverarbeitung
Die zentrale Steuerschaltung (Arduino/ESP32) analysiert die Sensordaten und vergleicht sie mit vorkonfigurierten Schwellenwerten, um notwendige Anpassungen zu bestimmen.

Automatische Anpassung
Wenn die Luftfeuchtigkeit unter den eingestellten Schwellenwert fällt, aktiviert das System den Ultraschall-Sprühnebel-Luftbefeuchter, um den Feuchtigkeitsgehalt zu erhöhen. Überschreitet die Temperatur das erlaubte Limit, aktiviert sich der TEC-12706 Peltier-Kühler zur Luftkühlung. Sobald die gewünschten Werte erreicht sind, schaltet sich das System automatisch ab, um Energie und Wasser zu sparen.

Kontinuierlicher Betrieb
Dieser Prozess wiederholt sich kontinuierlich und gewährleistet jederzeit eine stabile und optimale Umgebung.

Das System zeigt ausgezeichnetes Potenzial für künftige Verbesserungen, einschliesslich der Integration mit mobilen Anwendungen für Fernüberwachung und -anpassung sowie der Einbindung selbstlernender Algorithmen zur Optimierung der Betriebsparameter im Laufe der Zeit.

Grosswäschereien setzen derzeit auf einen manuellen Stofffarben-Sortierprozess, der zeitaufwändig und kostspielig ist. Diese Methode setzt die Arbeiter zudem potenziellen Gesundheitsrisiken durch Verunreinigungen an der Kleidung aus. Darüber hinaus besteht die Notwendigkeit einer automatisierten Lösung, die Menschen mit Sehbehinderung oder anderen Einschränkungen hilft, Stofffarben schnell zu klassifizieren. Dieses Projekt schlägt ein automatisiertes „Stofffarben-Sortiersystem“ vor und entwickelt es, um diese Probleme zu lösen, indem es weisse Stoffe präzise identifiziert und von farbigen trennt.

FUNKTIONSWEISE UND TECHNOLOGIE

Das System ermöglicht die präzise Identifizierung und Trennung von weissen und farbigen Stoffen. Diese innovative Lösung integriert mehrere fortschrittliche Komponenten, die auf einem leichten Aluminiumrahmen montiert sind:

• Keyence Farbsensoren
• Lichtschranken
• Roboterzylinder
• Vakuumsaugsysteme
• Mitsubishi SPS-Steuerung
• Intuitive HMI-Touch-Benutzeroberfläche

Das System kann sechs Proben (zwei weisse, vier farbige) in 55 Sekunden verarbeiten und sie automatisch in die dafür vorgesehenen Behälter sortieren. Diese Automatisierung senkt die Arbeitskosten, steigert die Betriebseffizienz und verbessert die Sicherheit der Arbeiter, indem der Kontakt mit kontaminierten Materialien minimiert wird. Das System schafft auch ein inklusiveres Umfeld, indem es die Zugänglichkeit für Menschen mit Sehbehinderung erhöht.

Diese Lösung modernisiert den Wäschereibetrieb und schafft sicherere, integrativere Arbeitsumgebungen.

Stürze und Navigationsprobleme stellen erhebliche Risiken für ältere und sehbehinderte Menschen dar und führen laut Weltgesundheitsorganisation häufig zu schweren Verletzungen. Obwohl Hilfsmittel existieren, fehlt vielen die nötige Flexibilität für den täglichen Gebrauch.

Unser Projekt «Intelligente Assistenzgeräte für die Altenpflege» löst diese Herausforderungen durch zwei innovative Geräte, die Sturzerkennung mit sofortigen Alarmen und intelligente Navigationsunterstützung bieten.

Funktionsweise und Technologie

Handgelenk-Navigationshilfe

Dieses Gerät nutzt Lasersensoren zur Hinderniserkennung und warnt Nutzer mit Pieptönen vor zu nahen Objekten. Ein erweiterter Modus identifiziert Hindernisse in drei Richtungen (vorne, links, rechts) und gibt klare Sprachanweisungen wie «geradeaus gehen» oder «links abbiegen» für sichere Navigation.

Rücken-Sturz- und Gesundheitsmonitor

Mit Beschleunigungsmesser-Technologie überwacht dieses Gerät kontinuierlich die Körperposition und erkennt Stürze durch schnelle Winkeländerungen. Bei einem Sturz löst es einen lauten Alarm aus und sendet sofort SMS-Benachrichtigungen an vorab registrierte Familienmitglieder. Das Gerät überwacht auch die Herzfrequenz und zeigt alle Echtzeitinformationen auf einem OLED-Display an.

Weltweit sind über 285 Millionen Menschen sehbehindert, wobei die Mehrheit in Entwicklungsländern lebt. Allein in Vietnam stehen mehr als 2 Millionen Menschen täglich vor Herausforderungen bei der Orientierung und beim Zugang zu Informationen. Bestehende Hilfsmittel sind oft mit Einschränkungen, hohen Kosten und fehlenden integrierten Funktionen verbunden. Dies unterstreicht die dringende Notwendigkeit für zugänglichere und umfassendere Lösungen. Angespornt durch die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelte Dung Nguyen VisionMate – eine multifunktionale, unterstützende Brille, die diese Lücke schliessen soll.

VisionMate nutzt eine in die Brille integrierte Kamera, die kontinuierlich visuelle Daten – darunter Texte und die Umgebung – erfasst. Diese Informationen werden zur Verarbeitung an einen Server gesendet, wo KI-Algorithmen zum Einsatz kommen. PaddleOCR erkennt Texte in Bildern und wandelt sie in Audiosignale um, die dem Nutzer über Knochenschall-Kopfhörer wiedergegeben werden. Gleichzeitig analysiert BLIP die visuelle Umgebung und erstellt eine beschreibende Audioausgabe, die Hindernisse und andere relevante Details identifiziert.

Funktionsweise und Technologie

Neben der visuellen Unterstützung verfügt VisionMate über eine wichtige Sicherheitsfunktion: einen SOS-Knopf. Wird dieser aktiviert, ermittelt das System über ein GPS-Modul den Standort des Nutzers und sendet die Koordinaten zusammen mit einer Alarmnachricht an festgelegte Kontakte via Telegram. Darüber hinaus ermöglicht die Integration des Google Assistant den Nutzern, Informationen per Sprachbefehl abzurufen und Aufgaben zu erledigen – für noch mehr Unabhängigkeit und Vernetzung.

Das VisionMate-Team arbeitet derzeit an einer kompakteren, kabellosen Version, bei der die Brille vom Verarbeitungsgerät getrennt ist, sowie an einer mobilen App, mit der sich die Leistung der Brille überwachen und steuern lässt.

In Vietnam, das häufig von Naturkatastrophen wie starken Regenfällen, Sturzfluten und Erdrutschen heimgesucht wird, die verheerende Verluste an Menschenleben und Eigentum verursachen, hat ein Team innovativer Studenten einen multifunktionalen Rettungsroboter entwickelt. Diese hochmoderne Lösung zielt darauf ab, Such- und Rettungsoperationen zu revolutionieren, indem sie die Effizienz verbessert, die Reaktionszeit verkürzt und die Risiken für Rettungskräfte in gefährlichen Umgebungen minimiert.

FUNKTIONSWEISE UND TECHNOLOGIE

Der Rettungsroboter ist mit fortschrittlichen Technologien ausgestattet, um kritische Such- und Rettungsfunktionen unter schwierigen Bedingungen durchzuführen. Er wird ferngesteuert betrieben, sodass Rettungsteams Echtzeitinformationen sammeln und effektiv reagieren können, während sie einen sicheren Abstand wahren. Hauptmerkmale und Funktionen:

1. Navigation & Detektion
   • Omnidirektionales Radsystem für reibungslose Navigation in komplexem Gelände
   • Infrarotsensoren und Kopfverfolgungskamera zur Opfererkennung bei schlechten Sichtverhältnissen
   • Roboterarm zum Räumen von Trümmern, Liefern von Vorräten oder Bergen kleiner Objekte
2. Intelligente Kommunikation & Steuerung
   • Zweiwege-Audio- und Videokommunikationssystem
   • Fernsteuerung mittels Arduino Mega 2560 Mikrocontroller
   • Umgebungssensoren zur Überwachung von Temperatur, Gaskonzentrationen und struktureller Stabilität
3. Robustheit und Anpassungsfähigkeit
   • Geländegängigkeit für den Einsatz in extremen Umgebungen
   • Wetterfestes Design, um harten Bedingungen standzuhalten

Dieses innovative Projekt zeigt das Potenzial der Technologie zur Verbesserung der Katastrophenhilfe und zur Rettung von Leben in herausfordernden Situationen.