Zostaw swoje dane kontaktowe, a my wyślemy Ci nasz przegląd e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych.
Vielen Dank!

Das Formular wurde erfolgreich abgeschickt.
Weitere Informationen finden Sie in Ihrem Briefkasten.

Innowise ist ein mittelständisches Unternehmen für IT-Dienstleistungen im Zeitraum von 2007 bis heute. Jesteśmy zespołem ponad 2000+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise ist ein mittelständisches Unternehmen für IT-Dienstleistungen im Zeitraum von 2007 bis heute. Jesteśmy zespołem ponad 2000+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

11% oszczędności na personelu utrzymania po zbudowaniu automatycznego robota do podlewania roślin

Dział robotyki Innowise opracował własnego inteligentnego robota do poruszania się po pomieszczeniach biurowych i podlewania roślin bez interwencji człowieka.

Klient

Branża
IT, Tworzenie oprogramowania na zamówienie
Region
UE
Klient
Innowise

Innowise jest globalnym dostawcą kompleksowych usług rozwoju oprogramowania z ponad 1500 specjalistami IT na pokładzie. Nasza firma świadczy usługi tworzenia oprogramowania pod klucz, realizując ponad 850 projektów dla klientów z 30 krajów na całym świecie.

Wyzwanie: Wewnętrzny projekt Innowise mający na celu zaprezentowanie naszej wiedzy z zakresu robotyki

Robotyka to jeden ze stale rozwijających się trendów we współczesnych realiach IT. Sieci cyfrowe i sztuczna inteligencja rozwijają się wykładniczo, biorąc pod uwagę szybki postęp technologiczny w tych dziedzinach. 

Koncentrując się na wykorzystaniu nowych technologii, Innowise przyjmuje zaawansowane rozwiązania w miarę ich pojawiania się na rynku. Jako dowód naszej doskonałości w tej dziedzinie, nasz dział robotyki stworzył od podstaw w pełni autonomicznego robota, który pomaga pracownikom w podlewaniu roślin. W tym autorskim projekcie zaprezentowaliśmy naszą wiedzę z zakresu robotyki klientom poszukującym Rozwiązania oparte na IoT w celu zautomatyzowania rutynowych zadań i wyeliminowania ludzkiego nadzoru.

Rozwiązanie: Samonawigujący robot podlewający rośliny z zaawansowanym systemem podnoszenia

Nasi sprawdzeni programiści robotyki zbudowali IRIS (Innowise Robotics Irrigation System) - autonomicznego, samonawigującego robota do podlewania roślin IoT w pomieszczeniach biurowych. Oprócz wdrożenia oprogramowania, takiego jak SLAM, ROS i LiDAR, zbudowaliśmy również sprzęt, w tym ruchomą platformę, zbiornik na wodę i system podnoszenia.

Mapowanie

Unsere Robotikexperten begannen mit dem Mapping der Büroräume, um ein detailliertes IoT-Anlagenüberwachungssystem zu erstellen und die Standorte der Pflanzen, Hindernisse, Möbel und anderer Objekte zu identifizieren, die die Bewegung des Roboters beeinträchtigen könnten. Wir sorgten für eine vorhersehbare und problemlose Route durch die Büroräume, indem wir die SLAM-Technologie einsetzten, die gleichzeitig den Standort des Roboters bestimmt und eine Umgebungskarte mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen, LiDAR (Laserscanner) und anderen Sensorwerkzeugen erstellt.

Nasi specjaliści od robotyki wykorzystali LiDAR podłączony do mikrokomputera Raspberry PI zamontowanego bezpośrednio na robocie do wykrywania przeszkód i identyfikacji roślin. ROS (Robotic Operating System) i główny komputer wykorzystują te informacje wizualne do przetwarzania danych nawigacyjnych, obliczania trasy i mapowania otoczenia biura.

In dieser Phase sah sich unser Team mit der Herausforderung konfrontiert, einfache Objekte wie Tische, Regale, Stühle und andere Einrichtungsgegenstände zu erkennen, die die Sicht des Roboters einschränken oder falsch identifiziert werden können. Außerdem mussten wir uns mit dynamischen Hindernissen in einer Büroumgebung auseinandersetzen, da Mitarbeiter und sich bewegende Objekte plötzlich ihre Positionen und Richtungen ändern, was den Roboter zwingt, sofortige Entscheidungen zu treffen, um Kollisionen zu vermeiden. Unser Projektteam nutzte Algorithmen des maschinellen Sehens und Lernens, um dieses Problem zu lösen, darunter Bildsegmentierung, Objekterkennung, Rauschfilterung und andere Methoden. Außerdem haben wir unseren autonomen Assistenten mit Bewegungsplanungsalgorithmen wie Rapidly-exploring Random Trees (RRT) und A* (A-star) ausgestattet, die die Position und Form von Hindernissen bei der Ermittlung des optimalen Pfades in Echtzeit berücksichtigen.

Wykrywanie roślin i kody QR

Das Hauptziel des Projekts bestand darin, den Roboter zu trainieren, Objekte auf einer Karte zu identifizieren und zu lokalisieren. Ursprünglich wollten wir Stereokameras verwenden, um den Standort der Pflanzen zu bestimmen, ihre Position zu berechnen und eine Route zu erstellen. Als Ergebnis der Brainstorming-Sitzungen entwickelten wir einen alternativen Plan, bei dem der Roboter ein Foto machte und dessen Koordinaten im Raum aufzeichnete. Die Robotik-Ingenieure nutzten ein neuronales Netz, um die Pflanze im Bild zu finden, ihren Begrenzungsrahmenzu berechnen und die Richtung der Blume zu bestimmen. 

Im Rahmen von Bildverarbeitungsprojekten dienen Begrenzungsrahmen als Referenzpunkte für die Objekterkennung und erstellen Kollisionsboxen für sie. Ausgehend von den Koordinaten des Roboters, der Ausrichtung der Kamera und der Position der Blume haben wir einen Strahl gezeichnet, der die Position des Roboters mit der Pflanze verbindet. Durch mehrmaliges Wiederholen dieses Vorgangs erhielten wir viele Strahlen, die sich in einem Punkt kreuzten und die Pflanze erkannten, die gegossen werden musste.

Nasi inżynierowie polegali na modelach wyszkolonych na zbiorach danych COCO i ImageNet, aby płynnie identyfikować kwiaty w doniczkach. W oparciu o ten model odfiltrowaliśmy wszystkie niepotrzebne klasy i opracowaliśmy niestandardowy detektor, który synchronizuje kierunek obwiedni ze współrzędnymi robota. Aby określić dokładne współrzędne przestrzenne pręta do podlewania, użyliśmy zestawu kamer i LiDAR.

Gdy robot wykryje roślinę, powinien zidentyfikować jej dokładną pozycję w przestrzeni i określić, czy należy ją podlać. W tym celu oznaczyliśmy wszystkie doniczki biurowe kodami QR połączonymi z bazami danych, w których przechowywana jest historia podlewania wszystkich roślin.

Ruchoma platforma

Jeśli chodzi o sprzęt, zespół robotyków zdecydował się na system modułowy, który obejmował ruchomą platformę zawierającą elektronikę, zbiornik na wodę, baterię i dwupoziomowy system windy. Wykorzystaliśmy aluminiowy profil formatu V-Slot do montażu ramy robota ze względu na jego trwałość i lekkość, umożliwiając lepszą manewrowość i mniejsze zużycie energii. 

Zamiast standardowych napędów różnicowych zaimplementowaliśmy koła wielokierunkowe w rogach robota, aby zapewnić płynną nawigację. Koła omni-wheels lub koła wielokierunkowe to małe dyski (rolki) na obwodzie, które mogą obracać się wokół własnej osi lub prostopadle, z łatwością napędzając cały system. W ten sposób robot może poruszać się w dowolnym kierunku bez obracania głównej konstrukcji, wykorzystując jedynie różnicę prędkości między poszczególnymi kołami.

Winda i nawadnianie

Die Blumen werden auf den Schreibtischen der Mitarbeiter, hohen Bücherregalen und an anderen Stellen ausgestellt, die für die Mitarbeiter schwer zugänglich sind. Anstatt einen hohen Roboter zu bauen, montierten unsere Experten einen Hebemechanismus auf der Basis von Gleitrollen, wodurch die arbeitsintensive und wirtschaftlich ineffiziente bücherregalhohe Konstruktion überflüssig wurde. Mit den V-Slot-Profilteilen von OpenBuilds haben wir die Aufzugstufen mit Schlitten und Rollen, die entlang des Hebemechanismus gleiten, starr aneinander befestigt. Letztlich werden die Schlitten durch einen Riemen bewegt, der zwischen einem Motor und einer auf der anderen Seite montierten Spanneinheit gespannt ist.

Na szczycie ostatniego stopnia windy zaimplementowaliśmy serwomotor, który rozwija pręt z włókna węglowego do podlewania kwiatów połączony z pompą perystaltyczną zainstalowaną w zbiorniku na wodę. W przeciwieństwie do standardowych pomp obrotowych, które są wrażliwe na objętość cieczy, zastosowaliśmy pompy perystaltyczne, które ściskają elastyczną rurkę przez rolki na obwodzie i wypychają ciecz. W porównaniu do standardowych pomp, mechanizmy te mają znacznie mniejszą prędkość pompowania, ale mogą podnosić ciecz na znacznie większą wysokość.

Technologie und Narzissmus

Backend
Python, Django(DRF), FastAPI, AWS IoT Core, pandas, Loki, Prometheus, Grafana, API Gateway, AWS (Route, Lambda, RDS, S3, SQS, SES, EKS, ECR)
Frontend
JavaScript, TypeScript, React, Redux, Leaflet, Webpack, Axios, Material UI, Cube.js, AWS CloudFront
Rozwiązania eingebettet
AVR, Raspberry Pi, SPI, UART, USB, I2C, HTTP, Solidworks, ROS, SLAM, LiDAR, Altium Designer
ML/DS
OpenCV, TensorFlow, TFLite, ONNX, NumPy
DevOps
Terraform, Weave, Docker. Docker Compose, Kubernetes, BitBucket Pipelines
Baza danych
PostgreSQL, AWS Timestream

Verfahren

Unsere Robotikabteilung folgte während des gesamten Projekts der agilen Methodik und arbeitete eng mit Spezialisten für maschinelles Lernen, Computer Vision und Data Science zusammen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wir waren bestrebt, eine umfassende Lösung zu liefern, ohne den Umfang zu überschreiten, und potenziellen Kunden branchenspezifische Kenntnisse in einem komplexen und anspruchsvollen Bereich zu vermitteln. In regelmäßigen Besprechungen, Brainstorming-Sitzungen und retrospektiven Analysen hielten unsere Robotikexperten den Projektfortschritt auf dem Laufenden und gingen auf alle Probleme ein. 

Obecnie testujemy system podlewania i wykrywania roślin oraz polski algorytm, który automatycznie znajduje i dociera do roślin biurowych na różnych wysokościach bez kolizji. Zidentyfikowaliśmy również problemy projektowe podczas opracowywania i stworzyliśmy szkic, aby rozwiązać te skutki uboczne przed zaprezentowaniem robota inwestorom. Ponadto nasi specjaliści opracowali bazę techniczną dla robota, w tym stację ładującą podłączoną do sieci wodociągowej i sieci 220 V, umożliwiającą robotowi ładowanie akumulatora pokładowego i automatyczne uzupełnianie wbudowanego zbiornika na wodę.

Zespół

2
Backend-Programme
2
Front-End-Programme
1
Kierownik projektu
1
Analityk biznesowy
1
Architekt oprogramowania
1
Kierownik zespołu
2
Inżynierowie sprzętu
2
Programiści oprogramowania układowego
1
Inżynier DevOps
1
Inżynier ML/DS
1
3D-Modellierer
1
Inżynier projektu
team-innowise

Wyniki: 34% zmniejszył uszkodzenia roślin dzięki inteligentnemu systemowi nawadniania roślin IoT

Das Robotik-Team von Innowise hat einen IRIS gebaut - einen automatisierten, IoT-gesteuerten Roboter zum Gießen von Pflanzen und zur Navigation in der Büroumgebung. Wir haben das Gerät mit einem fortschrittlichen Kartierungssystem ausgestattet, um mithilfe von SLAM-Technologie, LiDAR (Laserscanner) und anderen Sensoren genaue Routen zu erstellen. Darüber hinaus haben unsere Ingenieure den Roboter mit einem Hebemechanismus ausgestattet, der auf Gleitrollen und einer Kohlefaserstange an der Spitze basiert.

Deshalb haben wir ein Bewässerungssystem entwickelt, mit dem die Pflanzen regelmäßig und ohne menschliches Zutun bewässert werden können. IRIS sorgt für die Gesundheit der Blumen, verbessert die Luftqualität und fördert eine grüne Atmosphäre im Büro. Es entlastet auch die Mitarbeiter, die bisher die Pflanzen manuell gießen mussten, so dass sie sich auf ihre eigentlichen Aufgaben konzentrieren können, ohne durch Routineaufgaben abgelenkt zu werden. 

Czas trwania projektu
  • Luty 2023 r. - w trakcie realizacji

11%

oszczędności na personelu konserwacyjnym

34%

zmniejszone uszkodzenia roślin

Potrzebujesz rozwiązania technologicznego? Skontaktuj się z nami!

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Sie können 1 Bild mit einer Größe von 2 MB erstellen. Dateiformate: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projectm tak szybko, jak to możliwe.

    Спасибо!

    Cобщение отправлено.
    Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Wir werden Ihre Anfrage bearbeiten und Sie so schnell wie möglich kontaktieren.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana. 

    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Pfeil