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

Región

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

Nuestros expertos en robótica empezaron por cartografiar los espacios de oficina para crear un sistema detallado de supervisión de plantas IoT, identificando la ubicación de las plantas, los obstáculos, el mobiliario y otros objetos que pudieran afectar al movimiento del robot. Garantizamos un recorrido predecible y sin complicaciones por las salas de las oficinas mediante la tecnología SLAM, que determina simultáneamente la ubicación del robot y crea un mapa del entorno utilizando algoritmos de visión por ordenador, LiDAR (escáneres láser) y otras herramientas de sensores.

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.

Durante esta fase, nuestro equipo se enfrentó al reto de la visibilidad limitada a la hora de detectar objetos sencillos como mesas, estanterías, sillas y otros elementos del interior que restringen la visión del robot o pueden identificarse erróneamente. Además, tuvimos que lidiar con obstáculos dinámicos en un entorno de oficina, ya que los empleados y los objetos en movimiento cambian repentinamente de posición y dirección, lo que obliga al robot a tomar decisiones instantáneas para evitar colisiones. Nuestro equipo de proyecto utilizó algoritmos de visión por ordenador y aprendizaje automático para resolver este problema, incluyendo segmentación de imágenes, detección de objetos, filtrado de ruido y otros métodos. Además, equipamos a nuestro asistente autónomo con algoritmos de planificación del movimiento como los árboles aleatorios de exploración rápida (RRT) y A* (A-star), que tienen en cuenta la posición y la forma de los obstáculos para identificar la trayectoria óptima en tiempo real.

Wykrywanie roślin i kody QR

El objetivo principal del proyecto era entrenar al robot para identificar y localizar objetos en un mapa. Inicialmente, planeamos utilizar cámaras estereoscópicas para determinar la ubicación de las plantas, calcular su posición y crear una ruta. Como resultado de las sesiones de intercambio de ideas, ideamos un esquema alternativo en el que el robot tomaba una foto y registraba sus coordenadas en el espacio. Los ingenieros robóticos utilizaron una red neuronal para encontrar la planta en el encuadre, calcular su cuadro delimitador y determinar la dirección de la flor.

Como parte de los proyectos de procesamiento de imágenes, los recuadros delimitadores sirven como puntos de referencia para detectar objetos y crear recuadros de colisión para ellos. Basándonos en las coordenadas del robot, la orientación de la cámara y la ubicación de la flor, dibujamos un rayo que conectaba la posición del robot con la planta. Al repetir este proceso muchas veces, obtuvimos muchos rayos que se cruzaban en un punto y detectaban la planta que necesitaba riego.

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

Las flores se exponen en los escritorios de los empleados, estanterías, estantes, librerías altas y otros lugares de difícil acceso para los empleados. En lugar de construir un robot de gran altura, nuestros expertos montaron un mecanismo de elevación basado en rodillos deslizantes, eliminando la necesidad de una construcción en altura de librería, que requiere mucha mano de obra y es económicamente ineficaz. Con las piezas de perfil en V de OpenBuilds, fijamos los peldaños del ascensor rígidamente entre sí con carros y rodillos que se deslizan a lo largo del mecanismo de elevación. En última instancia, los carros se mueven mediante una correa tensada entre un motor y una unidad tensora montada en el otro lado.

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 i narzędzia

Back-end

Python, Django(DRF), FastAPI, AWS IoT Core, pandas, Loki, Prometheus, Grafana, API Gateway, AWS (Route, Lambda, RDS, S3, SQS, SES, EKS, ECR)

Front-end

JavaScript, TypeScript, React, Redux, Leaflet, Webpack, Axios, Material UI, Cube.js, AWS CloudFront

Rozwiązania incrustado

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

Proceso

Nuestro departamento de robótica siguió la metodología ágil durante todo el proyecto, colaborando estrechamente con especialistas en aprendizaje automático, visión por ordenador y ciencia de datos para lograr los resultados deseados. Nos esforzamos por ofrecer una solución integral sin desviaciones en el alcance, demostrando a los clientes potenciales conocimientos específicos del sector en un área compleja y exigente. Durante las reuniones periódicas, las sesiones de intercambio de ideas y los análisis retrospectivos, nuestros expertos en robótica siguieron el progreso del proyecto y abordaron todos los problemas.

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

Programiści back-end

Programiści front-end

Proyectos piloto

Analityk biznesowy

Architekt oprogramowania

Kierownik zespołu

Inżynierowie sprzętu

Programiści oprogramowania układowego

Inżynier DevOps

Inżynier ML/DS

Modelador 3D

Inżynier projektu

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

El equipo de robótica de Innowise ha construido un IRIS: un robot automatizado impulsado por IoT para regar plantas y navegar por los alrededores de la oficina. Hemos equipado el dispositivo con un avanzado sistema de mapeo para construir rutas precisas mediante tecnología SLAM, LiDAR (escáneres láser) y otros sensores. Además, nuestros ingenieros dotaron al robot de un mecanismo de elevación basado en rodillos deslizantes y una barra de fibra de carbono en la parte superior.

Como resultado, diseñamos un sistema de riego que permite regar las plantas regularmente sin interacción humana. IRIS garantiza la salud de las flores, mejorando la calidad del aire y fomentando un ambiente verde en la oficina. Además, reduce la carga de trabajo de los empleados que antes tenían que regar las plantas manualmente, lo que les permite centrarse en sus principales responsabilidades sin distraerse con tareas rutinarias.

Czas trwania projektu

Luty 2023 r. - w trakcie realizacji

11%

oszczędności na personelu konserwacyjnym

34%

zmniejszone uszkodzenia roślin

Proyectos en curso

Potrzebujesz rozwiązania technologicznego? ¡Skontaktuj się z nami!

Co będzie dalej?

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.

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

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

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

¿Necesita más información?

AWS

Firma zajmująca się rozwojem JavaScript

Integración de interferencias API en el ordenador de a bordo

Usługi konsultingowe AWS w chmurze

Zatrudnianie inżynierów chmury AWS

Firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania IoT

Dedykowani programiści JavaScript do wynajęcia

Firma deweloperska Python

Wynajem dedykowanych programistów Python

Usługa rozwoju oprogramowania układowego

Rozwiązania z zakresu IT dla opieki zdrowotnej

Usługi w zakresie doradztwa ds. uczenia maszynowego

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

Klient

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