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. Política de privacidade. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Obrigado!

O formulário foi enviado com sucesso.
Encontrará mais informações na sua caixa de correio.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 2000+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. 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
Região
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

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.

Wykrywanie roślin i kody QR

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.

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

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.

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 incorporado
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

Proces

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.

Zespół

2
Programação back-end
2
Programação de front-end
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
Modelador 3D
1
Inżynier projektu
conhecimento da equipa

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

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. 

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

11%

oszczędności na personelu konserwacyjnym

34%

zmniejszone uszkodzenia roślin

Potrzebujesz rozwiązania technologicznego? A resposta é simples e rápida!

    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
    Imprimir um ficheiro

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Idiomas disponíveis: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Política de privacidade 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 projektem tak szybko, jak to możliwe.

    Спасибо!

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

    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.

    seta