Стажировка по проекту
Построение оптимального маршрута движения робота с целью равномерного распределения сеянцев на заданном участке
Компания: ООО «ЛесоВосстановительная Робототехника»
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Разработка программы «Луч» для автономного робота «Святобор», предназначенного для лесовосстановления, которая обеспечивает оптимальный маршрут по заданной территории с равномерным распределением сеянцев и минимальным расстоянием между ними, учитывая координаты внешней границы, исключаемые участки и нормативное количество сеянцев на гектар
Создание функционально полной и готовой к практическому тестированию программы «Луч», способной рассчитывать оптимальный маршрут для робота «Святобор», обеспечивать равномерное распределение сеянцев, детектировать и обходить препятствия на основе видеопотока с камеры робота, а также формировать последовательность координат для эффективного воспроизводства леса
Координаты участка лесовосстановления. Видеопоток с камеры робота
Программа расчета маршрута по заданным координатам и модель компьютерного зрения для детектирования и обхода препятствий
Выходные данные
Участники
1 команды проекта
1 команды проекта
- Терещенко АлексейТимлид проектаАлексей - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
- Малицкий АндрейПомощник ТимлидаАндрей помогал руководителю команды организовывать процесс разработки проекта
- Шишкин СергейРуководитель группы продвижения продукции
- Используя фреймворки Shapely, Pygeodesy, Flet и библиотеки Numpy, Matplotlib разработал собственный алгоритм обеспечивающий оптимальный маршрут по заданной территории с равномерным распределением сеянцев и минимальным расстоянием между ними, учитывая координаты внешней границы, исключаемые участки и нормативное количество сеянцев на гектар. Данный алгоритм реализовал в виде демо-приложения для Windows.
- Реализовал задачу детектирования препятствий с помощью системы компьютерного зрения на основе модели SAM. Решение позволяет без создания датасета и обучения модели детектировать препятствия и классифицировать их «проходимые/не проходимые»
- байдин Григорийведущий научный сотрудник, РФЯЦ ВНИИТФ, СнежинскРазработка программы построения маршрута для робота:
- Перевод координат из WGS-84 в MCK и обратно
- Применение сетки для задания точек посадки, запретных точек и точек прохода
- Разработка алгоритма построения маршрута на элементарном фрагменте
- Разработка алгоритма декомпозиции участка на элементарные фрагменты
- Поиск маршрута с минимальной длиной
- Таранов Анатолийинженер-строитель
- Написание кода алгоритма построения оптимальной траектории движения робота на полигоне и расположнения точек посадки саженца
- Сборка блоков кода управления роботом конфигурация node, topic
- Сборка пакетов кода с алгоритмами датчиков, лидара, дальномеров для
- Сборка пакетов с алгоритмами компьютерного зрения, детекции объектов нейронной сетью, обхода препятствий, управления моторами, устройствами подачи саженца
- Горюнов ГеннадийИнженер-схемотехник//Бренд менеджер
- Проработан алгоритм составления маршрута робота для посадки деревьев. Алгоритм позволяет задавать координаты входа и выхода, координаты захватки для посадки деревьев, координаты закрытых участков, отступ от края, отрисовывает на карте захватки, саженцы и путь робота
- Разработан алгоритм обнаружения препятствий на основе FAST SAM
- Кирюшин Артемстудент МАИ факультета «Системы управления, информатика и электроэнергетика» // Работает техником в ОКПО Дирекции «Аэромобильности»
- Тестирование существующих алгоритмов прохождения маршрутов для заполнения территории
- Создание собственного оптимизированного алгоритма построение пути засеивания с обхождением препятствий
- Сбор датасета и его чистка для нейронной сети. Нейронная сеть сегментирует препятствия и различные другие классы (люди, деревья, пни, валуны и тд)
- Разработка программы компьютерного зрения, которая без помощи датчиков расстояния, используя видеокамеру и результаты сегментирования модели, определяет, что препятствие близко перед роботом и его нужно объехать
- Черных АлександрНеформальная занятость
- Разметка заданного полигона вручную
- Визуализация созданного полигона через библиотеку folium
- С помощью библиотек python_tsp и NumPy (задача коммивояжера) были проведены эксперименты с способами заполнения полигона и построением маршрута
- Создание самописной функции генерирования точек внутри полигона, функции, которая находит ближайшую точку от той на которой находится робот, функции создания маршрута
- Вавилов АнтонРаботает Sales Engineer в компании SMC
- Собрал собственный датасет (отснял фото, видео в лесу)
- Сделал разметку собственного датасета и датасета заказчика по классам объектов в roboflow
- Провел серию эксперминтов обучения YOLO8 (Object Detection) на собственом датасете, на датасете других стажеров и на датасете заказчика (фото, видео)
- Старкова Наталья
- Собран и размечен датасет. Проведено обучение сети YOLO8
Демонстрация проекта