Intelligente op IoT gebaseerde robot om door het kantoor te navigeren en planten water te geven

De robotica-afdeling van Innowise heeft een eigen slimme robot ontwikkeld om zonder menselijke tussenkomst door kantoorgebouwen en waterinstallaties te navigeren.

Echte kantoorrouting rond mensen en meubels

Besproeiing op meerdere hoogtes voor bureaus, planken en rekken

Smart robotics system combining mobility and precision watering for automated facility care

Industrie IT, Ontwikkeling van software op maat

Werknemers 3,500+

Regio EU

Diensten Softwareontwikkeling, Back-end ontwikkeling, Front-end ontwikkeling, Ontdekken

Overzicht klanten

Artikel samenvatten met AI

Innowise is een wereldwijde full-cycle software development provider met 3.500 + IT specialisten aan boord. Het bedrijf heeft geleverd 1.600 + projecten voor klanten uit 70 landen, met betrekking tot software engineering, productontwikkeling, en technologie consulting in verschillende sectoren. In dit geval trad Innowise op als zowel de klant als het ontwikkelteam, omdat het project was opgezet als een intern R&D initiatief.

Uitdaging

Innowise gebruikte een mix van HubSpot CRM, Jira, spreadsheets en documenten om gegevens te beheren. Omdat het bedrijf snel groeide, leidde deze aanpak tot chaotische processen, met informatie die verspreid was over verschillende systemen en vaak dubbel werd gebruikt. We hadden een uniforme oplossing nodig om gegevens te centraliseren, processen te standaardiseren en veilige toegang te bieden aan alle teams.

Routinematige plantenverzorging. Kantoorplanten moesten regelmatig water krijgen, maar de handmatige verzorging was afhankelijk van mensen die zich de taak herinnerden en de planten konden bereiken die op bureaus, planken, rekken en andere kantoorplekken stonden.
R&D-validatie. Als intern project moest IRIS een echt kantoorprobleem oplossen en tegelijkertijd het robotica-team een praktische manier bieden om autonome navigatie, plantdetectie en IoT-gebaseerde besturing te testen in een live binnenomgeving.
Demowaarde. Het project moest ook werken als een demonstratie van de robotexpertise van Innowise. In plaats van over robotica te praten, wilde het team een werkende robot bouwen die kon laten zien hoe IoT, embedded systemen, computervisie en hardware-engineering een routinematige kantoortaak kunnen uitvoeren zonder menselijke tussenkomst.

Navigatie binnenshuis. De robot moest door kantoorkamers bewegen, de ruimte in kaart brengen, meubels ontwijken en reageren op bewegende obstakels zoals werknemers.
Detectie van planten. Het systeem moest planten detecteren, hun positie inschatten en beslissen of ze water nodig hadden met behulp van computer vision, LiDAR, camera's en QR-code-gebaseerde plantrecords.
Water geven op verschillende hoogtes. De planten werden geplaatst op bureaus, planken, rekken en hoge boekenkasten, dus de robot had een hef- en irrigatiemechanisme nodig dat verschillende niveaus kon bereiken zonder het hele apparaat te hoog of instabiel te maken.
Integratie van hardware en software. Het team moest het bewegende platform, de tank, de batterij, de lift, de sensoren, de ingebedde componenten, de backend, frontend en cloudservices combineren tot één werkend robotsysteem.

Oplossing die we hebben geleverd

Ontdekking & planning

Het team begon met het definiëren van wat de robot moest doen in een kantooromgeving. IRIS (Innowise Robotics Irrigation System) moest door kamers bewegen, planten detecteren, begrijpen of ze water nodig hadden, ze op verschillende hoogtes bereiken en de taak uitvoeren zonder constante menselijke inbreng.

In de planningsfase bracht het team de belangrijkste technische blokken in kaart: indoor navigatie, plantdetectie, QR-code-gebaseerde plantregistratie, het bewegende platform, de watertank, het liftmechanisme en de softwarecomponenten die nodig zijn om routes, sensorgegevens en de bewateringsgeschiedenis te verwerken.

Oplossingsontwerp

Onze doorgelichte robotica-ontwikkelaars ontwierpen IRIS als een autonome IoT-robot die hardware, ingebedde componenten, computervisie en software combineert. Het hardwaregedeelte omvatte een bewegend platform, batterij, watertank, liftmechanisme, sensoren, camera's en een gieter.

Voor navigatie gebruikt de robot SLAM, ROS, LiDAR en computer vision om kantoorruimtes in kaart te brengen en routes te maken rond meubels, werknemers en andere obstakels. Voor plantdetectie combineert het systeem camera-invoer, objectdetectiemodellen, QR-codes en gegevens over de bewateringsgeschiedenis, zodat de robot elke plant kan identificeren en kan controleren of bewatering nodig is.

Belangrijkste geleverde functionaliteit

Kantoorkaarten en navigatie

Onze robotica-experts begonnen met het in kaart brengen van kantoorruimtes om een gedetailleerd IoT-systeem voor fabrieksbewaking te creëren, waarbij de locaties van de fabriek, obstakels, meubilair en andere objecten die de beweging van de robot zouden kunnen beïnvloeden, werden geïdentificeerd. We gebruikten SLAM-technologie om voorspelbare routing door kantoorruimten te ondersteunen. SLAM bepaalt de locatie van de robot terwijl een omgevingskaart wordt gemaakt met behulp van computervisiealgoritmen, LiDAR-laserscanners en andere sensorhulpmiddelen.

We gebruikten LiDAR verbonden met de Raspberry Pi microcomputer die direct op de robot gemonteerd is om obstakels te detecteren en planten te identificeren. ROS, het Robotic Operating System, en de hoofdcomputer gebruiken deze visuele informatie om navigatiegegevens te verwerken, routes te berekenen en de omgeving van het kantoor in kaart te brengen.

Tijdens deze fase kreeg ons team te maken met beperkte zichtbaarheid bij het detecteren van gewone objecten zoals tafels, planken, stoelen en andere voorwerpen in het interieur die het zicht van de robot konden blokkeren of verkeerd geïdentificeerd konden worden. De robot moest ook omgaan met dynamische obstakels in een kantooromgeving, waar werknemers en bewegende objecten plotseling van positie en richting kunnen veranderen. Om het risico op botsingen te verkleinen, gebruikte ons team computer vision en machine learning algoritmen, waaronder beeldsegmentatie, objectdetectie, ruisfiltering en andere methoden. We hebben de robot ook uitgerust met algoritmen voor bewegingsplanning, zoals RRT (Rapidly-exploring Random Trees) en A* (A-star), die rekening houden met de positie en vorm van obstakels bij het identificeren van het beste pad in realtime.

Logica voor plantdetectie en water geven

In eerste instantie waren we van plan om stereoscopische camera's te gebruiken om de locatie van de planten te bepalen, hun positie te berekenen en een route te maken. Na brainstormsessies ontwikkelden we een alternatief schema waarbij de robot een foto nam en de coördinaten in de ruimte vastlegde. Robotica-ingenieurs gebruikten een neuraal netwerk om de plant in het frame te vinden, de begrenzing te berekenen en de richting van de bloem te bepalen.

In beeldverwerkingsprojecten dienen bounding boxes als referentiepunten voor objectdetectie en creëren ze botsingsvelden voor gedetecteerde objecten. Op basis van de coördinaten van de robot, de oriëntatie van de camera en de locatie van de bloem tekenden we een straal die de robotpositie met de plant verbond. Na dit proces vele malen te hebben herhaald, verkregen we meerdere stralen die elkaar op één punt kruisten, waardoor de robot de plant kon detecteren die water nodig had.

Onze technici vertrouwden op modellen die waren getraind op COCO- en ImageNet-datasets om bloemen in potten te identificeren. Op basis van dit model filterden we onnodige klassen eruit en ontwikkelden we een aangepaste detector die de richting van de bounding box synchroniseert met de coördinaten van de robot. Om de precieze ruimtelijke coördinaten van de gieter te bepalen, gebruikten we een bundel camera's en LiDAR.

Zodra de robot een plant detecteert, identificeert hij de nauwkeurige positie in de ruimte en bepaalt hij of de plant water moet krijgen. Voor dit doel hebben we alle kantoorpotten gelabeld met QR-codes die verbonden zijn met databases waarin de bewateringsgeschiedenis van alle planten is opgeslagen.

Bewegend platform

Voor de hardware koos het roboticsteam een modulair systeem met een bewegend platform met elektronica, een wateropslagtank, een batterij en een liftsysteem met twee niveaus. We gebruikten een V-Slot aluminium profiel om het frame van de robot in elkaar te zetten omdat het duurzaam en lichtgewicht is, wat een betere manoeuvreerbaarheid en een lager energieverbruik mogelijk maakt.

In plaats van standaard differentieelaandrijvingen hebben we omni-wielen geplaatst op de hoeken van de robot om soepele navigatie te ondersteunen. Omni-wielen, of omnidirectionele wielen, hebben kleine rollers rond de omtrek die om hun eigen as of loodrecht kunnen draaien. De robot beweegt dus in elke richting zonder de hoofdstructuur te roteren en gebruikt alleen het verschil in snelheid tussen elk wiel.

Lift & irrigatiesysteem

Bloemen worden geplaatst op bureaus, planken, rekken, hoge boekenkasten en andere moeilijk bereikbare plekken. Om geen boekenkasthoge robot te bouwen, stelden onze experts een hefmechanisme samen op basis van verschuifbare rollen. Met OpenBuilds V-Slot profielonderdelen hebben we de lifttrappen stevig aan elkaar bevestigd met sleden en rollen die langs het hefmechanisme glijden. De sledes worden bewogen door een riem die gespannen is tussen een motor en een spaninrichting die aan de andere kant gemonteerd is.

Bovenaan de laatste lifttrap hebben we een servomotor geïnstalleerd die een koolstofvezel staaf uitklapt om bloemen water te geven. De staaf is verbonden met een slangenpomp die in de watertank is geïnstalleerd. Standaard roterende pompen zijn gevoelig voor het volume van de vloeistof, dus gebruikten we peristaltische pompen, die een elastische buis door rollen aan de omtrek persen en de vloeistof eruit duwen. Vergeleken met standaardpompen hebben deze mechanismen een veel lagere pompsnelheid, maar ze kunnen vloeistof tot een veel grotere hoogte opvoeren.

Aanpak voor levering

We behandelden IRIS als een R&D-project en testten de robot vanaf het begin in echte kantooromstandigheden. Robotica-ingenieurs, firmware-ontwikkelaars, backend- en frontend-specialisten, ML-experts en DevOps-ingenieurs werkten nauw samen, deelden vaak de voortgang en bepaalden de volgende stappen op basis van de testresultaten. Regelmatige vergaderingen, brainstormsessies en retrospectives hielden het werk overzichtelijk. Het team besprak blokkades, stelde prioriteiten bij en loste ontwerpproblemen op voordat de robot klaar was voor demo's.

Mijn belangrijkste ervaring met IRIS is dat kantoorrobotica afhangt van kleine technische beslissingen. Een robot kan een goede route hebben op de kaart, maar de echte test begint wanneer hij beweegt in de buurt van bureaus, planken, mensen en planten op verschillende hoogtes. Dit project dwong ons om na te denken over gedrag, mechanica, sensoren en software als één systeem, omdat één zwakke schakel het hele resultaat verandert.

Eugene Govor Hoofd Embedded & C++

Technologieën

Backend

Python, Django REST Framework, FastAPI, AWS IoT Core, pandas, Loki, Prometheus, Grafana, API Gateway, AWS;

Frontend

JavaScript, TypeScript, React, Redux, Leaflet, Webpack, Axios, Material UI, Cube.js, AWS CloudFront;

Embedded

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 Compose, Kubernetes, Bitbucket Pipelines;

Database

PostgreSQL, AWS Timestream.

Team

Project Manager

Bedrijfs-analist

Software Architect

Teamleider

Hardware-ingenieurs

Firmware-ontwikkelaars

Back-End Ontwikkelaars

Front-End Ontwikkelaars

DevOps Engineer

ML/DS-ingenieur

3D-modeller

Ontwerpingenieur

Resultaten

Duur van het project

Februari 2023 - juli 2023

Innowise bouwde IRIS, een autonome IoT-robot die door kantoorruimtes kan navigeren, planten kan detecteren, ze op verschillende hoogtes kan bereiken en ze water kan geven zonder handmatig werk. Het team bracht hardware, embedded componenten, computer vision, navigatielogica en software samen in een werkend prototype dat werd getest in echte kantooromstandigheden.

De robot maakte de verzorging van kantoorplanten regelmatiger en verminderde de behoefte aan handmatig water geven. Voor Innowise werd het project ook een praktische demonstratie van robotica-expertise door te laten zien hoe een fysieke robot een routinetaak op kantoor kan uitvoeren met behulp van navigatie, plantdetectie en een geïntegreerd irrigatiemechanisme.

Inhoudsopgave

Routinetaken automatiseren

Gerelateerde gevallen

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.

U kunt ons ook uw verzoek sturen
naar contact@innowise.com

Wat gebeurt er nu?

Zodra we je aanvraag hebben ontvangen en verwerkt, nemen we contact met je op om de details van je projectbehoeften en tekenen we een NDA om vertrouwelijkheid te garanderen.

Na het bestuderen van uw wensen, behoeften en verwachtingen zal ons team een projectvoorstel opstellen met de omvang van het werk, de teamgrootte, de tijd en de geschatte kosten voorstel met de omvang van het werk, de grootte van het team, de tijd en de geschatte kosten.

We zullen een afspraak met je maken om het aanbod te bespreken en de details vast te leggen.

Tot slot tekenen we een contract en gaan we meteen aan de slag met je project.