11% Säästöt huoltohenkilöstössä automaattisen kasvien kastelurobotin rakentamisen jälkeen.

Innowise:n robotiikkaosasto kehitti oman älykkään robotin, joka navigoi toimistotiloissa ja vesilaitoksissa ilman ihmisen väliintuloa.

Asiakas

Teollisuus

IT, Räätälöityjen ohjelmistojen kehittäminen

Alue

Asiakas

Innowise

Innowise on maailmanlaajuinen täyden syklin ohjelmistokehityksen tarjoaja, jolla on seuraavat palvelut. 2500+ IT-asiantuntijat mukana. Yrityksemme tarjoaa avaimet käteen -periaatteella toimivia ohjelmistokehityspalveluja, jotka tuottavat seuraavat palvelut 1300+ projekteja asiakkaille 30 maassa eri puolilla maailmaa.

Haaste: Innowise:n sisäinen projekti, jossa esitellään robotiikkaosaamistamme.

Robotiikka on yksi nykyaikaisen IT-todellisuuden jatkuvasti laajenevista suuntauksista. Digitaaliset verkot ja tekoäly kasvavat räjähdysmäisesti, kun otetaan huomioon näiden alojen nopea tekninen kehitys.

Innowise keskittyy hyödyntämään kehittyvää teknologiaa ja ottaa käyttöön edistyksellisiä ratkaisuja sitä mukaa, kun ne tulevat markkinoille. Todisteena alan huippuosaamisestamme robotiikkaosastomme on valmistanut tyhjästä täysimittaisen autonomisen robotin, joka auttaa työntekijöitä kasvien kastelemisessa. Tässä omassa projektissa esittelimme robotiikka-alan asiantuntemustamme asiakkaillemme, jotka etsivät IoT-ohjautuvat ratkaisut automatisoida rutiinitehtäviä ja poistaa ihmisen valvonnan.

Ratkaisu: Kehittyneellä nostojärjestelmällä varustettu itseohjautuva robotti, joka kastelee kasveja.

Tarkastetut robotiikan kehittäjämme rakensivat IRIS-järjestelmän (Innowise Robotics Irrigation System) - autonomisen, itseohjautuvan robotin IoT-kasvien kasteluun toimistotiloissa. Sen lisäksi, että toteutimme ohjelmistoja, kuten SLAM, ROS ja LiDAR, rakensimme myös laitteiston, mukaan lukien liikkuvan alustan, vesisäiliön ja nostojärjestelmän.

Kartoitus

Robotiikka-asiantuntijamme aloittivat kartoittamalla toimistotilat yksityiskohtaisen IoT-laitosten seurantajärjestelmän luomiseksi ja tunnistamalla laitosten sijainnit, esteet, huonekalut ja muut esineet, jotka voivat vaikuttaa robotin liikkeisiin. Varmistimme ennustettavan ja vaivattoman reitityksen toimistohuoneiden läpi hyödyntämällä SLAM-tekniikkaa, joka määrittää samanaikaisesti robotin sijainnin ja luo ympäristökartan käyttämällä tietokonenäköalgoritmeja, LiDARia (laserkeilaimia) ja muita anturivälineitä.

Robotiikka-asiantuntijamme käyttivät suoraan robottiin asennettuun Raspberry PI -mikrotietokoneeseen liitettyä LiDAR-kuvaa esteiden havaitsemiseksi ja kasvien tunnistamiseksi. ROS (Robotic Operating System) ja päätietokone käyttävät näitä visuaalisia tietoja navigointitietojen käsittelyyn, reittilaskelmien tekemiseen ja toimiston ympäristön kartoittamiseen.

Tässä vaiheessa tiimimme joutui kohtaamaan haasteen, joka johtui rajallisesta näkyvyydestä tavallisten esineiden, kuten pöytien, hyllyjen, tuolien ja muiden sisätilojen esineiden havaitsemisessa, jotka rajoittavat robotin näkyvyyttä tai jotka voidaan tunnistaa väärin. Lisäksi jouduimme toimistoympäristössä käsittelemään dynaamisia esteitä, sillä työntekijät ja liikkuvat esineet muuttavat yhtäkkiä asentoa ja suuntaa, mikä pakottaa robotin tekemään välittömiä päätöksiä törmäysten välttämiseksi. Projektiryhmämme käytti tähän ongelmaan tietokonenäköä ja koneoppimisalgoritmeja, kuten kuvan segmentointia, kohteiden tunnistamista, kohinan suodatusta ja muita menetelmiä. Lisäksi varustimme autonomisen avustajamme liikesuunnittelualgoritmeilla, kuten nopeasti tutkivilla satunnaispuilla (Rapidly-exploring Random Trees, RRT) ja A*:lla (A-star), joka ottaa huomioon esteiden sijainnin ja muodon optimaalisen reitin tunnistamisessa reaaliajassa.

Kasvien tunnistaminen ja QR-koodit

Hankkeen päätavoitteena oli kouluttaa robotti tunnistamaan ja paikantamaan kohteita kartalta. Aluksi suunnittelimme käyttävämme stereokameroita kasvien sijainnin määrittämiseen, niiden sijainnin laskemiseen ja reitin luomiseen. Aivoriihen tuloksena ideoimme vaihtoehtoisen suunnitelman, jossa robotti otti kuvan ja kirjasi sen koordinaatit avaruuteen. Robotiikan insinöörit käyttivät neuroverkkoa löytääkseen kasvin kuvasta, laskiakseen sen rajaavan laatikon ja määrittääkseen kukan suunnan.

Osana kuvankäsittelyprojekteja rajalaatikot toimivat vertailupisteinä objektien havaitsemisessa ja luovat niille törmäyslaatikoita. Robotin koordinaattien, kameran suunnan ja kukan sijainnin perusteella piirsimme säteen, joka yhdistää robotin sijainnin ja kasvin. Toistamalla tätä prosessia monta kertaa saimme useita säteitä, jotka leikkaavat toisensa yhdessä pisteessä ja tunnistivat kastelua tarvitsevan kasvin.

Insinöörimme tukeutuivat COCO- ja ImageNet-tietokantoihin koulutettuihin malleihin, joiden avulla ruukuissa olevat kukat tunnistettiin saumattomasti. Tämän mallin perusteella suodatimme kaikki tarpeettomat luokat pois ja kehitimme mukautetun tunnistimen, joka synkronoi rajaavan laatikon suunnan robottikoordinaattien kanssa. Kastelutangon tarkkojen paikkakoordinaattien määrittämiseksi käytimme kameroiden ja LiDAR:n nippua.

Kun robotti havaitsee kasvin, sen pitäisi tunnistaa sen tarkka sijainti avaruudessa ja määrittää, pitäisikö sitä kastella. Tätä varten merkitsimme kaikki toimiston ruukut QR-koodeilla, jotka on liitetty tietokantoihin, joissa säilytetään kaikkien kasvien kastelutiedot.

Liikkuva alusta

Laitteiston osalta robotiikkaryhmä valitsi modulaarisen järjestelmän, johon kuului elektroniikkaa sisältävä liikkuva alusta, vesisäiliö, akku ja kaksitasoinen hissijärjestelmä. Käytimme robotin rungon kokoamiseen V-Slot-formaatin alumiiniprofiilia sen kestävyyden ja keveyden vuoksi, mikä mahdollistaa paremman ohjattavuuden ja pienemmän energiankulutuksen.

Tavallisten tasauspyörästön asemesta robotin kulmiin asennettiin omnipyörät, joilla varmistetaan sujuva navigointi. Omni-pyörissä eli omnidirektionaalisissa pyörissä on kehän ympärillä pieniä kiekkoja (rullia), jotka voivat pyöriä akselinsa ympäri tai kohtisuoraan, jolloin koko järjestelmää on helppo liikuttaa. Näin robotti voi liikkua mihin tahansa suuntaan pyörittämättä päärakennetta, kun käytetään vain kunkin pyörän välistä nopeuseroa.

Hissi ja kastelu

Kukkia asetetaan esille työntekijöiden työpöydille, hyllyihin, telineisiin, korkeisiin kirjahyllyihin ja muihin paikkoihin, joihin työntekijöiden on vaikea päästä käsiksi. Korkean robotin rakentamisen sijaan asiantuntijamme kokosivat liukurullakoihin perustuvan nostomekanismin, jolloin ei tarvittu työvoimavaltaista ja taloudellisesti tehotonta kirjahyllyjen korkuista rakentamista. OpenBuildsin V-Slot-profiiliosien avulla kiinnitimme nostoportaat jäykästi toisiinsa nostomekanismia pitkin liukuvilla vaunuilla ja rullilla. Viime kädessä vaunuja liikuttaa hihna, joka on pingotettu toiselle puolelle asennetun moottorin ja kiristysyksikön väliin.

Viimeisen hissiaskelman yläosassa toteutimme servomoottorin, joka avaa hiilikuitutangon kukkien kastelua varten, joka on kytketty vesisäiliöön asennettuun peristalttiseen pumppuun. Toisin kuin tavalliset pyörivät pumput, jotka ovat herkkiä nesteen tilavuudelle, otimme käyttöön peristalttiset pumput, jotka puristavat elastista putkea kehällä olevien rullien läpi ja työntävät nesteen ulos. Tavallisiin pumppuihin verrattuna näiden mekanismien pumppausnopeus on paljon hitaampi, mutta ne pystyvät nostamaan nesteen paljon korkeammalle.

Teknologiat ja työkalut

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

Sulautettu

AVR, Raspberry Pi, SPI, UART, USB, I2C, HTTP, Solidworks, ROS, SLAM, LiDAR, Altium Designer, Altium Designer

ML/DS

OpenCV, TensorFlow, TFLite, ONNX, NumPy

DevOps

Terraform, Weave, Docker. Docker Compose, Kubernetes, BitBucket-putket.

Tietokanta

PostgreSQL, AWS Timestream

Prosessi

Robotiikkaosastomme noudatti ketterää menetelmää koko projektin ajan ja teki tiivistä yhteistyötä koneoppimisen, tietokonenäön ja datatieteen asiantuntijoiden kanssa haluttujen tulosten saavuttamiseksi. Pyrimme toimittamaan kattavan ratkaisun ilman laajuuden hiipumista ja osoittamaan potentiaalisille asiakkaille toimialakohtaista tietämystä monimutkaisella ja vaativalla alalla. Säännöllisissä kokouksissa, aivoriihi-istunnoissa ja jälkikäteisanalyyseissä robotiikan asiantuntijamme pysyivät ajan tasalla projektin etenemisestä ja käsittelivät kaikki ongelmat.

Tällä hetkellä testaamme kastelu- ja kasvien havaitsemisjärjestelmää ja kiillotettua algoritmia, joka löytää ja tavoittaa automaattisesti eri korkeuksilla olevat toimistokasvit törmäämättä niihin. Tunnistimme myös suunnittelukysymyksiä kehityksen aikana ja rakensimme luonnoksen näiden sivuvaikutusten korjaamiseksi ennen robotin esittelyä sijoittajille. Asiantuntijamme kehittävät robotille myös teknisen perustan, johon kuuluu vesijohtoverkkoon ja 220 voltin verkkoon liitetty latausasema, jonka avulla robotti voi ladata sisäisen akun ja täyttää sisäänrakennetun vesisäiliön automaattisesti.

Joukkue

Back-end-kehittäjät

Front-end-kehittäjät

Projektipäällikkö

liiketoiminta-analyytikko

Ohjelmistoarkkitehti

Tiimin johtaja

Laitteisto Engineers

Firmware-kehittäjät

DevOps Engineer

ML/DS Engineer

3D-mallintaja

Suunnittelu Engineer

Tulokset: 34% vähensi kasvituhoja älykkäällä IoT-kastelujärjestelmällä.

Innowise:n robotiikkatiimi on rakentanut IRIS:n - automaattisen IoT-ohjatun robotin, joka kastelee kasveja ja navigoi toimistoympäristössä. Varustimme laitteen kehittyneellä kartoitusjärjestelmällä, joka rakentaa tarkkoja reittejä SLAM-tekniikan, LiDAR:n (laserkeilaimet) ja muiden antureiden avulla. Lisäksi insinöörimme valtuuttivat robotin nostomekanismilla, joka perustuu liukurulliin ja sen päällä olevaan hiilikuitutankoon.

Tämän seurauksena suunnittelimme kastelujärjestelmän, jonka avulla kasveja voidaan kastella säännöllisesti ilman ihmisen apua. IRIS varmistaa kukkien terveyden, parantaa ilmanlaatua ja edistää toimiston vihreää ilmapiiriä. Lisäksi se vähentää niiden työntekijöiden työtaakkaa, jotka aiemmin joutuivat kastelemaan kasveja manuaalisesti, jolloin he voivat keskittyä ydintehtäviinsä ilman, että rutiinitehtävät häiritsevät heitä.

Hankkeen kesto

Helmikuu 2023 - Jatkuva

11%

huoltohenkilöstön säästöt

34%

vähentyneet kasvituhot

Liittyvät tapaukset

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.

11% Säästöt huoltohenkilöstössä automaattisen kasvien kastelurobotin rakentamisen jälkeen.

Asiakas

Haaste: Innowise:n sisäinen projekti, jossa esitellään robotiikkaosaamistamme.

Ratkaisu: Kehittyneellä nostojärjestelmällä varustettu itseohjautuva robotti, joka kastelee kasveja.

Kartoitus

Kasvien tunnistaminen ja QR-koodit

Liikkuva alusta

Hissi ja kastelu

Teknologiat ja työkalut

Prosessi

Joukkue

Tulokset: 34% vähensi kasvituhoja älykkäällä IoT-kastelujärjestelmällä.

Liittyvät tapaukset

Ota yhteyttä

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Tarvitsetko muita palveluja?

Tilaa osoitteeseen uutiskirjeemme

Tilaa
osoitteeseen uutiskirjeemme