11% économies réalisées sur le personnel d'entretien grâce à la construction d'un robot d'arrosage automatique des plantes

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IoT

Le département robotique de Innowise a mis au point un robot intelligent exclusif pour naviguer dans les bureaux et les stations d'épuration sans intervention humaine.

Client

Industrie

Informatique, Développement de logiciels sur mesure

Région

Client

Innowise

Innowise est un fournisseur mondial de développement de logiciels à cycle complet qui compte plus de 1 500 spécialistes des technologies de l'information. Notre société propose des services de développement de logiciels clés en main et a réalisé plus de 850 projets pour des clients de 30 pays dans le monde entier.

Défi : Projet interne de Innowise pour mettre en valeur notre expertise en matière de robotique

Robotics est l'une des tendances qui ne cesse de se développer dans les réalités informatiques modernes. Les réseaux numériques et l'intelligence artificielle connaissent une croissance exponentielle, compte tenu des progrès technologiques rapides dans ces domaines.

En mettant l'accent sur l'utilisation des technologies émergentes, Innowise adopte des solutions avancées dès qu'elles arrivent sur le marché. Preuve de notre excellence dans ce domaine, notre service de robotique a conçu de A à Z un robot autonome complet pour aider les employés à arroser les plantes. Dans le cadre de ce projet exclusif, nous avons présenté notre expertise en matière de robotique aux clients à la recherche de Solutions basées sur l'IdO d'automatiser les tâches routinières et d'éliminer la surveillance humaine.

Solution : Robot autoguidé arrosant les plantes avec un système d'élévation avancé

Nos développeurs robotiques agréés ont construit un IRIS (Innowise Robotics Irrigation System) - un robot autonome à navigation automatique pour l'arrosage des plantes IoT dans les locaux professionnels. Outre la mise en œuvre de logiciels tels que SLAM, ROS et LiDAR, nous avons également construit du matériel, notamment une plateforme mobile, un réservoir de stockage d'eau et un système d'élévation.

Cartographie

Nos experts en robotique ont commencé par cartographier les espaces de bureaux pour créer un système détaillé de surveillance des plantes IoT, en identifiant l'emplacement des plantes, les obstacles, les meubles et autres objets susceptibles d'affecter les mouvements du robot. Nous avons assuré un routage prévisible et sans problème à travers les salles de bureau en utilisant la technologie SLAM, qui détermine simultanément l'emplacement du robot et crée une carte de l'environnement à l'aide d'algorithmes de vision par ordinateur, de LiDAR (scanners laser) et d'autres outils de détection.

Nos spécialistes en robotique ont utilisé le LiDAR connecté au micro-ordinateur Raspberry PI monté directement sur le robot pour détecter les obstacles et identifier les plantes. ROS (Robotic Operating System) et l'ordinateur principal utilisent ces informations visuelles pour traiter les données de navigation, calculer les itinéraires et cartographier les environs du bureau.

Au cours de cette étape, notre équipe a dû relever le défi d'une visibilité limitée pour détecter des objets ordinaires tels que des tables, des étagères, des chaises et d'autres éléments intérieurs qui limitent la vue du robot ou qui peuvent être mal identifiés. En outre, nous avons dû faire face à des obstacles dynamiques dans un environnement de bureau, car les employés et les objets en mouvement changent soudainement de position et de direction, ce qui oblige le robot à prendre des décisions instantanées pour éviter les collisions. Notre équipe de projet a utilisé des algorithmes de vision artificielle et d'apprentissage automatique pour résoudre ce problème, notamment la segmentation d'images, la détection d'objets, le filtrage du bruit et d'autres méthodes. Nous avons également équipé notre assistant autonome d'algorithmes de planification des mouvements tels que les arbres aléatoires à exploration rapide (RRT) et A* (A-star), qui tiennent compte de la position et de la forme des obstacles pour identifier la trajectoire optimale en temps réel.

Détection des plantes et codes QR

L'objectif principal du projet était d'apprendre au robot à identifier et à localiser des objets sur une carte. Initialement, nous avions prévu d'utiliser des caméras stéréoscopiques pour déterminer l'emplacement des plantes, calculer leur position et créer un itinéraire. À la suite des sessions de brainstorming, nous avons conçu un schéma alternatif dans lequel le robot prenait une photo et enregistrait ses coordonnées dans l'espace. Les ingénieurs en robotique ont utilisé un réseau neuronal pour trouver la plante dans le cadre, calculer sa boîte de délimitation et déterminer la direction de la fleur.

Dans le cadre des projets de traitement d'images, les boîtes de délimitation servent de points de référence pour la détection des objets et la création de boîtes de collision pour ces derniers. Sur la base des coordonnées du robot, de l'orientation de la caméra et de l'emplacement de la fleur, nous avons tracé un rayon reliant la position du robot à la plante. En répétant ce processus plusieurs fois, nous avons obtenu de nombreux rayons se croisant en un point et détectant la plante qui avait besoin d'être arrosée.

Nos ingénieurs se sont appuyés sur des modèles formés sur les ensembles de données COCO et ImageNet pour identifier de manière transparente les fleurs dans les pots. Sur la base de ce modèle, nous avons filtré toutes les classes inutiles et développé un détecteur personnalisé qui synchronise la direction de la boîte englobante avec les coordonnées du robot. Pour déterminer les coordonnées spatiales précises de la tige d'arrosage, nous avons utilisé un ensemble de caméras et de LiDAR.

Une fois que le robot a détecté la plante, il doit identifier sa position exacte dans l'espace et déterminer si elle doit être arrosée. À cette fin, nous avons étiqueté tous les pots du bureau avec des codes QR connectés à des bases de données où l'historique de l'arrosage de toutes les plantes est conservé.

Plate-forme mobile

En ce qui concerne le matériel, l'équipe de robotique a opté pour un système modulaire, qui comprend une plate-forme mobile contenant l'électronique, un réservoir de stockage d'eau, une batterie et un système d'ascenseur à deux niveaux. Nous avons utilisé le profilé en aluminium du format V-Slot pour assembler le châssis du robot en raison de sa durabilité et de sa légèreté, ce qui permet d'améliorer la maniabilité et de réduire la consommation d'énergie.

Au lieu d'un entraînement différentiel standard, nous avons installé des roues omnidirectionnelles aux coins du robot pour assurer une navigation fluide. Les roues omnidirectionnelles présentent de petits disques (rouleaux) autour de la circonférence qui peuvent tourner sur leur axe ou perpendiculairement, entraînant facilement l'ensemble du système. De cette manière, le robot peut se déplacer dans n'importe quelle direction sans faire tourner la structure principale, en utilisant uniquement la différence de vitesse entre chaque roue.

Ascenseur et irrigation

Les fleurs sont exposées sur les bureaux des employés, les étagères, les rayonnages, les bibliothèques hautes et d'autres endroits difficiles d'accès pour les employés. Plutôt que de construire un robot surélevé, nos experts ont assemblé un mécanisme de levage basé sur des rouleaux coulissants, éliminant ainsi la nécessité d'une construction en hauteur de type bibliothèque, coûteuse en main-d'œuvre et économiquement inefficace. Grâce aux pièces profilées en V d'OpenBuilds, nous avons fixé les marches de l'ascenseur de manière rigide les unes aux autres à l'aide de chariots et de rouleaux qui glissent le long du mécanisme de levage. En fin de compte, les chariots sont déplacés par une courroie tendue entre un moteur et une unité de tension montée de l'autre côté.

Au sommet de la dernière marche de l'ascenseur, nous avons installé un servomoteur qui déploie une tige en fibre de carbone pour arroser les fleurs, relié à une pompe péristaltique installée dans le réservoir d'eau. Contrairement aux pompes rotatives standard, qui sont sensibles au volume de liquide, nous avons adopté des pompes péristaltiques, qui compriment un tube élastique à travers des rouleaux sur la circonférence, et poussent le liquide vers l'extérieur. Par rapport aux pompes standard, ces mécanismes ont une vitesse de pompage beaucoup plus lente, mais peuvent soulever le liquide à une hauteur beaucoup plus importante.

Technologies et outils

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

Embarqué

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

Base de données

PostgreSQL, AWS Timestream

Processus

Notre département robotique a suivi la méthodologie agile tout au long du projet, en travaillant en étroite collaboration avec des spécialistes de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur et de la science des données pour atteindre les résultats souhaités. Nous nous sommes efforcés de fournir une solution complète sans dérive de périmètre, en démontrant aux clients potentiels des connaissances spécifiques à l'industrie dans un domaine complexe et exigeant. Au cours de réunions régulières, de séances de brainstorming et d'analyses rétrospectives, nos experts en robotique se sont tenus au courant de l'avancement du projet et ont abordé tous les problèmes.

Actuellement, nous testons un système d'arrosage et de détection des plantes ainsi qu'un algorithme de polissage qui permet de trouver et d'atteindre automatiquement les plantes de bureau à différentes hauteurs sans qu'elles ne se heurtent. Nous avons également identifié des problèmes de conception au cours du développement et élaboré une esquisse pour remédier à ces effets secondaires avant de présenter le robot aux investisseurs. Nos spécialistes développent également une base technique pour le robot, y compris une station de chargement connectée à l'alimentation en eau et au réseau 220V, permettant au robot de charger la batterie embarquée et de remplir automatiquement le réservoir d'eau intégré.

Équipe

Développeurs back-end

Développeurs Front-end

Chef de projet

Analyste commercial

Architecte logiciel

Chef d'équipe

Ingénieurs en matériel

Développeurs de microprogrammes

Ingénieur DevOps

Ingénieur ML/DS

Modélisateur 3D

Ingénieur d'études

Résultats : 34% a réduit les dommages causés aux plantes grâce à un système intelligent d'arrosage des plantes IoT.

L'équipe de robotique de Innowise a construit un IRIS - un robot automatisé piloté par l'IoT pour arroser les plantes et naviguer dans les environs du bureau. Nous avons équipé l'appareil d'un système de cartographie avancé pour construire des itinéraires précis grâce à la technologie SLAM, au LiDAR (scanners laser) et à d'autres capteurs. En outre, nos ingénieurs ont doté le robot d'un mécanisme d'élévation basé sur des rouleaux coulissants et une tige en fibre de carbone sur le dessus.

Nous avons donc conçu un système d'arrosage qui permet d'arroser régulièrement les plantes sans intervention humaine. IRIS assure la santé des fleurs, améliore la qualité de l'air et favorise une atmosphère verte dans le bureau. En outre, il réduit la charge de travail des employés qui devaient auparavant arroser les plantes manuellement, ce qui leur permet de se concentrer sur leurs responsabilités principales sans être distraits par des tâches routinières.

Durée du projet

Février 2023 - En cours

11%

économies sur le personnel d'entretien

34%

réduction des dommages aux plantes

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