O formulário foi enviado com sucesso.
Encontrará mais informações na sua caixa de correio.
Selecionar a língua
Dział robotyki Innowise opracował własnego inteligentnego robota do poruszania się po pomieszczeniach biurowych i podlewania roślin bez interwencji człowieka.
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.
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.
Os nossos especialistas em robótica começaram por mapear os espaços de escritório para criar um sistema detalhado de monitorização de plantas IoT, identificando a localização das plantas, obstáculos, mobiliário e outros objectos que possam afetar o movimento do robô. Assegurámos um encaminhamento previsível e sem problemas através das salas de escritório utilizando a tecnologia SLAM, que determina simultaneamente a localização do robô e cria um mapa do ambiente utilizando algoritmos de visão por computador, LiDAR (scanners a laser) e outras ferramentas de sensor.
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, a nossa equipa enfrentou o desafio da visibilidade limitada na deteção de objectos simples, como mesas, prateleiras, cadeiras e outros itens interiores que restringem a visão do robô ou podem ser mal identificados. Além disso, tivemos de lidar com obstáculos dinâmicos num ambiente de escritório, uma vez que os funcionários e os objectos em movimento mudam subitamente de posição e de direção, obrigando o robô a tomar decisões instantâneas para evitar colisões. A nossa equipa de projeto utilizou algoritmos de visão computacional e de aprendizagem automática para resolver este problema, incluindo segmentação de imagens, deteção de objectos, filtragem de ruído e outros métodos. Além disso, equipámos o nosso assistente autónomo com algoritmos de planeamento de movimentos, como o Rapidly-exploring Random Trees (RRT) e o A* (A-star), que tem em conta a posição e a forma dos obstáculos para identificar o caminho ideal em tempo real.
O principal objetivo do projeto era treinar o robô para identificar e localizar objectos num mapa. Inicialmente, planeámos utilizar câmaras estereoscópicas para determinar a localização das plantas, calcular a sua posição e criar uma rota. Como resultado das sessões de brainstorming, criámos um esquema alternativo em que o robô tirava uma fotografia e registava as suas coordenadas no espaço. Os engenheiros de robótica utilizaram uma rede neural para encontrar a planta na imagem, calcular a sua caixa delimitadora e determinar a direção da flor.
Como parte dos projectos de processamento de imagem, as caixas delimitadoras servem de pontos de referência para a deteção de objectos e criam caixas de colisão para os mesmos. Com base nas coordenadas do robô, na orientação da câmara e na localização da flor, desenhámos um raio que liga a posição do robô à planta. Ao repetir este processo muitas vezes, obtivemos muitos raios que se intersectam num ponto e detectam a planta que precisa de ser regada.
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.
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.
As flores são expostas nas secretárias dos funcionários, prateleiras, estantes, estantes altas e outros locais de difícil acesso para os funcionários. Em vez de construir um robô alto, os nossos especialistas montaram um mecanismo de elevação baseado em rolos deslizantes, eliminando a necessidade de construção de estantes altas, que exige muita mão de obra e é economicamente ineficaz. Com as peças de perfil V-Slot da OpenBuilds, fixámos os degraus do elevador rigidamente uns aos outros com carruagens e rolos que deslizam ao longo do mecanismo de elevação. Por fim, os carros são movidos por uma correia esticada entre um motor e uma unidade de tensão montada no outro 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.
O nosso departamento de robótica seguiu a metodologia ágil ao longo do projeto, trabalhando em estreita colaboração com especialistas em aprendizagem automática, visão computacional e ciência de dados para alcançar os resultados desejados. Esforçámo-nos por fornecer uma solução abrangente sem desvios de âmbito, demonstrando conhecimentos específicos do sector a potenciais clientes numa área complexa e exigente. Durante reuniões regulares, sessões de brainstorming e análises retrospectivas, os nossos especialistas em robótica acompanharam o progresso do projeto e abordaram todas as questões.
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.
A equipa de robótica do Innowise construiu um IRIS - um robô automatizado orientado para a IoT para regar plantas e navegar nos arredores do escritório. Equipámos o dispositivo com um sistema de mapeamento avançado para criar rotas precisas através da tecnologia SLAM, LiDAR (scanners a laser) e outros sensores. Além disso, os nossos engenheiros capacitaram o robô com um mecanismo de elevação baseado em rolos deslizantes e uma haste de fibra de carbono no topo.
Como resultado, concebemos um sistema de rega que permite que as plantas sejam regadas regularmente sem interação humana. O IRIS assegura a saúde das flores, melhorando a qualidade do ar e promovendo uma atmosfera verde no escritório. Além disso, reduz a carga de trabalho dos funcionários que anteriormente tinham de regar as plantas manualmente, permitindo-lhes concentrar-se nas suas responsabilidades principais sem se distraírem com tarefas de rotina.
11%
oszczędności na personelu konserwacyjnym
34%
zmniejszone uszkodzenia roślin
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.
Dowiedz się jako pierwszy o innowacjach IT i interesujących studiach przypadków.
© 2007-2024 Innowise. A nossa página de referência.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Política de privacidade, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Processaremos o seu pedido e contactá-lo-emos o mais rapidamente possível.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.