11% risparmi sul personale addetto alla manutenzione dopo la costruzione di un robot per l'irrigazione automatica delle piante

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Il dipartimento di robotica dell'Innowise ha sviluppato un robot intelligente proprietario per navigare nei locali degli uffici e negli impianti idrici senza l'intervento umano.

Cliente

Industria

IT, Sviluppo software personalizzato

Regione

Cliente

Innowise

Innowise è un fornitore globale di sviluppo software a ciclo completo con oltre 1500 specialisti IT a bordo. La nostra azienda fornisce servizi di sviluppo software chiavi in mano, realizzando oltre 850 progetti per clienti di 30 paesi in tutto il mondo.

Sfida: progetto interno dell'Innowise per mostrare la nostra esperienza nella robotica

Robotica è una delle tendenze in continua espansione delle realtà informatiche moderne. Le reti digitali e l'intelligenza artificiale crescono in modo esponenziale, visti i rapidi progressi tecnologici in questi campi.

Con un'attenzione particolare all'utilizzo delle tecnologie emergenti, Innowise adotta soluzioni avanzate non appena queste vengono introdotte sul mercato. A riprova dell'eccellenza del nostro settore, il nostro reparto di robotica ha realizzato da zero un robot autonomo completo per assistere i dipendenti nell'irrigazione delle piante. In questo progetto proprietario, abbiamo messo in mostra la nostra esperienza robotica ai clienti in cerca di Soluzioni basate sull'IoT per automatizzare le attività di routine ed eliminare la supervisione umana.

Soluzione: Robot auto-navigante che innaffia le piante con un sistema di elevazione avanzato

I nostri esperti sviluppatori di robotica hanno costruito un IRIS (Innowise Robotics Irrigation System), un robot autonomo auto-navigante per l'irrigazione delle piante IoT negli uffici. Oltre all'implementazione di software come SLAM, ROS e LiDAR, abbiamo costruito anche l'hardware, tra cui una piattaforma mobile, un serbatoio di stoccaggio dell'acqua e un sistema di elevazione.

Mappatura

I nostri esperti di robotica hanno iniziato a mappare gli spazi degli uffici per creare un sistema dettagliato di monitoraggio degli impianti IoT, identificando la posizione delle piante, gli ostacoli, i mobili e altri oggetti che possono influenzare il movimento del robot. Abbiamo garantito un percorso prevedibile e senza problemi attraverso le stanze dell'ufficio utilizzando la tecnologia SLAM, che determina simultaneamente la posizione del robot e crea una mappa dell'ambiente utilizzando algoritmi di computer vision, LiDAR (scanner laser) e altri strumenti sensoriali.

I nostri specialisti di robotica hanno utilizzato il LiDAR collegato al microcomputer Raspberry PI montato direttamente sul robot per rilevare gli ostacoli e identificare le piante. ROS (Robotic Operating System) e il computer principale utilizzano queste informazioni visive per elaborare i dati di navigazione, calcolare il percorso e mappare i dintorni dell'ufficio.

In questa fase, il nostro team ha dovuto affrontare la sfida della visibilità limitata per rilevare oggetti semplici come tavoli, scaffali, sedie e altri oggetti interni che limitano la visuale del robot o possono essere identificati in modo errato. Inoltre, abbiamo dovuto affrontare ostacoli dinamici in un ambiente d'ufficio, poiché i dipendenti e gli oggetti in movimento cambiano improvvisamente posizione e direzione, costringendo il robot a prendere decisioni immediate per evitare collisioni. Per risolvere questo problema, il nostro team di progetto ha utilizzato algoritmi di visione artificiale e di apprendimento automatico, tra cui la segmentazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti, il filtraggio del rumore e altri metodi. Inoltre, abbiamo dotato il nostro assistente autonomo di algoritmi di pianificazione del movimento come Rapidly-exploring Random Trees (RRT) e A* (A-star), che considerano la posizione e la forma degli ostacoli per identificare il percorso ottimale in tempo reale.

Rilevamento degli impianti e codici QR

L'obiettivo principale del progetto era addestrare il robot a identificare e localizzare gli oggetti su una mappa. Inizialmente, avevamo previsto di utilizzare telecamere stereoscopiche per determinare la posizione delle piante, calcolare la loro posizione e creare un percorso. In seguito alle sessioni di brainstorming, abbiamo ideato uno schema alternativo in cui il robot scattava una foto e ne registrava le coordinate nello spazio. Gli ingegneri robotici hanno utilizzato una rete neurale per trovare la pianta nell'inquadratura, calcolare il suo perimetro e determinare la direzione del fiore.

Nell'ambito dei progetti di elaborazione delle immagini, i riquadri di delimitazione servono come punti di riferimento per il rilevamento degli oggetti e creano riquadri di collisione per gli stessi. In base alle coordinate del robot, all'orientamento della telecamera e alla posizione del fiore, abbiamo tracciato un raggio che collega la posizione del robot alla pianta. Ripetendo questo processo più volte, abbiamo ottenuto molti raggi che si intersecano in un punto e che individuano la pianta da innaffiare.

I nostri ingegneri si sono affidati a modelli addestrati sui dataset COCO e ImageNet per identificare senza problemi i fiori nei vasi. Sulla base di questo modello, abbiamo filtrato tutte le classi non necessarie e sviluppato un rilevatore personalizzato che sincronizza la direzione della bounding box con le coordinate del robot. Per determinare le coordinate spaziali precise dell'asta di irrigazione, abbiamo utilizzato un insieme di telecamere e LiDAR.

Una volta rilevata la pianta, il robot deve identificare la sua posizione precisa nello spazio e determinare se deve essere annaffiata. A questo scopo, abbiamo etichettato tutti i vasi dell'ufficio con codici QR collegati a database in cui è conservata la cronologia di irrigazione di tutte le piante.

Piattaforma mobile

Per quanto riguarda l'hardware, il team di robotica ha optato per un sistema modulare, che comprendeva una piattaforma mobile contenente l'elettronica, un serbatoio di stoccaggio dell'acqua, una batteria e un sistema di ascensori a due livelli. Per assemblare il telaio del robot abbiamo utilizzato il profilo di alluminio del formato V-Slot per la sua durata e leggerezza, che consente di migliorare la manovrabilità e ridurre il consumo energetico.

Al posto degli azionamenti differenziali standard, abbiamo implementato delle ruote omnidirezionali agli angoli del robot per garantire una navigazione fluida. Le omni-ruote, o ruote omnidirezionali, presentano dei piccoli dischi (rulli) intorno alla circonferenza che possono ruotare sul proprio asse o perpendicolarmente, azionando facilmente l'intero sistema. In questo modo, il robot può muoversi in qualsiasi direzione senza ruotare la struttura principale, utilizzando solo la differenza di velocità tra ciascuna ruota.

Ascensore e irrigazione

I fiori vengono esposti sulle scrivanie dei dipendenti, su scaffali, rastrelliere, librerie alte e altri luoghi di difficile accesso per i dipendenti. Invece di costruire un robot alto, i nostri esperti hanno assemblato un meccanismo di sollevamento basato su rulli scorrevoli, eliminando la necessità di costruire librerie alte che richiedono molta manodopera e sono economicamente inefficienti. Con le parti profilate V-Slot di OpenBuilds, abbiamo fissato i gradini dell'ascensore in modo rigido l'uno all'altro con carrelli e rulli che scorrono lungo il meccanismo di sollevamento. Infine, i carrelli sono mossi da una cinghia tesa tra un motore e un'unità di tensionamento montata sull'altro lato.

In cima all'ultimo gradino dell'ascensore, abbiamo implementato un servomotore che dispiega un'asta in fibra di carbonio per innaffiare i fiori, collegata a una pompa peristaltica installata nel serbatoio dell'acqua. A differenza delle pompe rotative standard, che sono sensibili al volume del liquido, abbiamo adottato pompe peristaltiche, che comprimono un tubo elastico attraverso rulli sulla circonferenza e spingono il liquido all'esterno. Rispetto alle pompe standard, questi meccanismi hanno una velocità di pompaggio molto più bassa, ma possono sollevare il liquido a un'altezza molto maggiore.

Tecnologie e strumenti

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

Incorporato

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, Pipeline BitBucket

Database

PostgreSQL, AWS Timestream

Processo

Il nostro reparto di robotica ha seguito la metodologia agile per tutta la durata del progetto, lavorando a stretto contatto con specialisti di machine learning, computer vision e data science per raggiungere i risultati desiderati. Ci siamo sforzati di fornire una soluzione completa, senza creep di portata, dimostrando ai potenziali clienti conoscenze specifiche del settore in un'area complessa ed esigente. Nel corso di riunioni regolari, sessioni di brainstorming e analisi retrospettive, i nostri esperti di robotica hanno seguito i progressi del progetto e affrontato tutti i problemi.

Attualmente stiamo testando un sistema di irrigazione e di rilevamento delle piante e un algoritmo di lucidatura che individua e raggiunge automaticamente le piante da ufficio a diverse altezze senza che si scontrino. Abbiamo anche identificato problemi di progettazione durante lo sviluppo e costruito uno schizzo per risolvere questi effetti collaterali prima di presentare il robot agli investitori. Inoltre, i nostri specialisti sviluppano una base tecnica per il robot, compresa una stazione di ricarica collegata alla rete idrica e a 220 V, che consente al robot di caricare la batteria di bordo e di riempire automaticamente il serbatoio dell'acqua incorporato.

Team

Sviluppatori back-end

Sviluppatori front-end

Responsabile di progetto

Analista aziendale

Architetto software

Team Lead

Hardware Engineers

Firmware Developers

Ingegnere DevOps

ML/DS Engineer

Modellatore 3D

Design Engineer

Risultati: 34% ha ridotto i danni alle piante con un sistema IoT intelligente di irrigazione delle piante

Il team di robotica dell'Innowise ha costruito un IRIS, un robot automatizzato guidato dall'IoT per innaffiare le piante e navigare nell'ambiente dell'ufficio. Abbiamo dotato il dispositivo di un sistema di mappatura avanzato per costruire percorsi precisi attraverso la tecnologia SLAM, LiDAR (scanner laser) e altri sensori. Inoltre, i nostri ingegneri hanno dotato il robot di un meccanismo di elevazione basato su rulli scorrevoli e un'asta in fibra di carbonio sulla parte superiore.

Di conseguenza, abbiamo progettato un sistema di irrigazione che consente di innaffiare regolarmente le piante senza l'intervento umano. IRIS garantisce la salute dei fiori, migliorando la qualità dell'aria e promuovendo un'atmosfera verde in ufficio. Inoltre, riduce il carico di lavoro dei dipendenti che in precedenza dovevano innaffiare le piante manualmente, consentendo loro di concentrarsi sulle loro responsabilità principali senza essere distratti da attività di routine.

Durata del progetto

Febbraio 2023 - In corso

11%

risparmio sul personale di manutenzione

34%

riduzione dei danni alle piante

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