Robô inteligente baseado na IoT para navegar no escritório e regar plantas

O departamento de robótica do Innowise desenvolveu um robô inteligente patenteado para navegar nas instalações de escritórios e nas plantas aquáticas sem intervenção humana.

Encaminhamento real do escritório em torno de pessoas e mobiliário

Rega a várias alturas para secretárias, prateleiras e estantes

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

Indústria TI, Desenvolvimento de software personalizado

Empregados 3,500+

Região UE

Serviços Desenvolvimento de software, Desenvolvimento back-end, Desenvolvimento front-end, Descoberta

Visão geral do cliente

Resumo por IA

Innowise é um fornecedor global de desenvolvimento de software de ciclo completo com mais de 3.500 especialistas IT a bordo. A empresa já realizou mais de 1.600 projectos para clientes de 70 países, abrangendo engenharia de software, desenvolvimento de produtos e consultoria tecnológica em vários sectores. Neste caso, a Innowise actuou como cliente e como equipa de desenvolvimento, uma vez que o projeto foi criado como uma iniciativa interna de I&D.

Desafio

A Innowise estava a utilizar uma mistura de HubSpot CRM, Jira, folhas de cálculo e documentos para gerir os dados. Como a empresa cresceu rapidamente, essa abordagem levou a processos caóticos, com informações espalhadas pelos sistemas e muitas vezes duplicadas. Precisávamos de uma solução unificada para centralizar os dados, padronizar os processos e fornecer acesso seguro a todas as equipas.

Cuidados de rotina com as plantas. As plantas de escritório precisavam de ser regadas regularmente, mas os cuidados manuais dependiam de as pessoas se lembrarem da tarefa e alcançarem as plantas colocadas nas secretárias, prateleiras, estantes e outras áreas do escritório.
Validação de I&D. Sendo um projeto interno, o IRIS tinha de resolver um problema real de escritório e, ao mesmo tempo, dar à equipa de robótica uma forma prática de testar a navegação autónoma, a deteção de plantas e o controlo baseado na IoT num ambiente interior real.
Valor de demonstração. O projeto também tinha de funcionar como uma demonstração dos conhecimentos de robótica da Innowise. Em vez de falar sobre robótica, a equipa pretendia construir um robô funcional que pudesse mostrar como a IoT, os sistemas integrados, a visão por computador e a engenharia de hardware podem realizar uma tarefa de escritório de rotina sem envolvimento humano.

Navegação interior. O robô tinha de se deslocar pelas salas do escritório, construir um mapa do espaço, evitar a mobília e reagir a obstáculos em movimento, como os empregados.
Deteção de plantas. O sistema precisava de detetar as plantas, estimar a sua posição e decidir se precisavam de ser regadas utilizando visão computacional, LiDAR, câmaras e registos de plantas baseados em códigos QR.
Rega a diferentes alturas. As plantas foram colocadas em secretárias, prateleiras, estantes e estantes altas, pelo que o robô necessitava de um mecanismo de elevação e irrigação que pudesse atingir diferentes níveis sem tornar todo o dispositivo demasiado alto ou instável.
Integração de hardware e software. A equipa teve de combinar a plataforma móvel, o tanque, a bateria, o elevador, os sensores, os componentes incorporados, o backend, o frontend e os serviços em nuvem num único sistema robótico funcional.

Solução que fornecemos

Descoberta e planeamento

A equipa começou por definir o que o robô tinha de fazer num ambiente de escritório. O IRIS (Innowise Robotics Irrigation System) precisava de se deslocar pelas divisões, detetar plantas, perceber se precisavam de ser regadas, alcançá-las a diferentes alturas e concluir a tarefa sem intervenção humana constante.

Na fase de planeamento, a equipa definiu os principais blocos técnicos: navegação interior, deteção de plantas, registos de plantas com base em códigos QR, a plataforma móvel, o tanque de água, o mecanismo de elevador e os componentes de software necessários para processar as rotas, os dados dos sensores e o histórico de rega.

Conceção da solução

Os nossos programadores de robótica controlados conceberam o IRIS como um robô IoT autónomo que combina hardware, componentes incorporados, visão por computador e software. A parte do hardware incluía uma plataforma móvel, bateria, tanque de água, mecanismo de elevador, sensores, câmaras e uma haste de rega.

Para a navegação, o robô utiliza SLAM, ROS, LiDAR e visão computacional para mapear os espaços de escritório e construir rotas em torno de móveis, funcionários e outros obstáculos. Para a deteção de plantas, o sistema combina a entrada da câmara, modelos de deteção de objectos, códigos QR e registos do histórico de rega, para que o robô possa identificar cada planta e verificar se é necessário regar.

Funcionalidade chave fornecida

Mapeamento e navegação no escritório

Os nossos especialistas em robótica começaram por mapear os espaços de escritório para criar um sistema detalhado de monitorização de instalações IoT, identificando a localização das instalações, obstáculos, mobiliário e outros objectos que poderiam afetar o movimento do robô. Utilizámos a tecnologia SLAM para suportar um encaminhamento previsível através das salas de escritório. O SLAM determina a localização do robô enquanto cria um mapa do ambiente utilizando algoritmos de visão por computador, scanners laser LiDAR e outras ferramentas de sensor.

Utilizámos o LiDAR ligado ao microcomputador Raspberry Pi montado diretamente no robô para detetar obstáculos e identificar plantas. O ROS, o Sistema Operativo Robótico, e o computador principal utilizam esta informação visual para processar os dados de navegação, calcular as rotas e mapear os arredores do escritório.

Durante esta fase, a nossa equipa teve de lidar com a visibilidade limitada na deteção de objectos simples, como mesas, prateleiras, cadeiras e outros itens interiores que poderiam bloquear a visão do robô ou ser mal identificados. O robô também teve de lidar com obstáculos dinâmicos num ambiente de escritório, onde os funcionários e os objectos em movimento podem mudar subitamente de posição e direção. Para reduzir o risco de colisões, a nossa equipa utilizou algoritmos de visão por computador e de aprendizagem automática, incluindo segmentação de imagens, deteção de objectos, filtragem de ruído e outros métodos. Também equipámos o robô com algoritmos de planeamento de movimento, como o Rapidly-exploring Random Trees (RRT) e o A* (A-star), que têm em conta a posição e a forma dos obstáculos ao identificar o melhor caminho em tempo real.

Deteção de plantas e lógica de rega

Inicialmente, planeámos utilizar câmaras estereoscópicas para determinar a localização das plantas, calcular a sua posição e criar uma rota. Após sessões de brainstorming, desenvolvemos 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.

Nos 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 objectos detectados. 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. Depois de repetir este processo várias vezes, obtivemos vários raios que se intersectam num ponto, o que permitiu ao robô detetar a planta que precisava de ser regada.

Os nossos engenheiros basearam-se em modelos treinados nos conjuntos de dados COCO e ImageNet para identificar flores em vasos. Com base neste modelo, filtrámos as classes desnecessárias e desenvolvemos um detetor personalizado que sincroniza a direção da caixa delimitadora com as coordenadas do robô. Para determinar as coordenadas espaciais exactas da haste de rega, utilizámos um conjunto de câmaras e LiDAR.

Quando o robô detecta uma planta, identifica a sua posição exacta no espaço e determina se deve ser regada. Para este efeito, etiquetámos todos os vasos do escritório com códigos QR ligados a bases de dados onde está armazenado o histórico de rega de todas as plantas.

Plataforma móvel

Para o hardware, a equipa de robótica escolheu um sistema modular que incluía uma plataforma móvel com eletrónica, um tanque de armazenamento de água, uma bateria e um sistema de elevador de dois níveis. Utilizámos um perfil de alumínio V-Slot para montar a estrutura do robô porque é durável e leve, o que permite uma melhor manobrabilidade e um menor consumo de energia.

Em vez de accionamentos diferenciais normais, colocámos rodas omnidireccionais nos cantos do robô para permitir uma navegação suave. As rodas omnidireccionais têm pequenos rolos à volta da circunferência que podem rodar no seu próprio eixo ou perpendicularmente. Assim, o robô move-se em qualquer direção sem rodar a estrutura principal, utilizando apenas a diferença de velocidade entre cada roda.

Elevador e sistema de irrigação

As flores são colocadas nas secretárias dos empregados, prateleiras, estantes, estantes altas e outros locais de difícil acesso. Para evitar a construção de um robô com a altura de uma estante, os nossos especialistas montaram um mecanismo de elevação baseado em rolos deslizantes. Com peças de perfil OpenBuilds V-Slot, fixámos os degraus do elevador rigidamente uns aos outros com carruagens e rolos que deslizam ao longo do mecanismo de elevação. Os carros são movidos por uma correia esticada entre um motor e uma unidade de tensão montada do outro lado.

No topo do último degrau do elevador, instalámos um servomotor que desdobra uma haste de fibra de carbono para regar as flores. A haste está ligada a uma bomba peristáltica instalada no tanque de água. As bombas rotativas normais são sensíveis ao volume de líquido, por isso utilizámos bombas peristálticas, que apertam um tubo elástico através de rolos na circunferência e empurram o líquido para fora. Em comparação com as bombas normais, estes mecanismos têm uma velocidade de bombagem muito mais lenta, mas podem elevar o líquido a uma altura muito maior.

Abordagem de entrega

Tratámos o IRIS como um projeto de I&D e testámos o robô em condições reais de escritório desde o início. Os engenheiros de robótica, os programadores de firmware, os especialistas em backend e frontend, os especialistas em ML e os engenheiros de DevOps trabalharam em estreita colaboração, partilharam frequentemente os progressos e definiram os passos seguintes com base nos resultados dos testes. Reuniões regulares, sessões de brainstorming e retrospectivas mantiveram o trabalho organizado. A equipa discutiu os obstáculos, ajustou prioridades e corrigiu problemas de design antes de preparar o robô para as demonstrações.

A minha principal conclusão do IRIS é que a robótica de escritório depende de pequenas decisões de engenharia. Um robô pode ter um bom percurso no mapa, mas o verdadeiro teste começa quando se desloca perto de secretárias, prateleiras, pessoas e plantas colocadas a diferentes alturas. Este projeto levou-nos a pensar no comportamento, na mecânica, nos sensores e no software como um sistema único, porque um elo fraco altera todo o resultado.

Eugene Govor Diretor de Embedded & C++

Tecnologias

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;

Base de dados

PostgreSQL, AWS Timestream.

Equipa

Gestor de projectos

Analista de negócios

Arquiteto de software

Chefe de equipa

Engenheiros de hardware

Programadores de firmware

Programadores back-end

Programadores front-end

Engenheiro DevOps

Engenheiro ML/DS

Modelador 3D

Engenheiro de projeto

Resultados

Duração do projecto

fevereiro de 2023 - julho de 2023

A Innowise construiu o IRIS, um robô IoT autónomo que pode navegar em espaços de escritório, detetar plantas, alcançá-las a diferentes alturas e regá-las sem trabalho manual. A equipa reuniu hardware, componentes incorporados, visão computacional, lógica de navegação e software num protótipo funcional testado em condições reais de escritório.

O robô tornou os cuidados com as plantas do escritório mais regulares e reduziu a necessidade de rega manual. Para o Innowise, o projeto também se tornou uma demonstração prática dos conhecimentos de robótica, mostrando como um robô físico pode realizar uma tarefa de rotina de escritório utilizando a navegação, a deteção de plantas e um mecanismo de irrigação integrado.

Índice

Automatizar tarefas de rotina

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