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
  • Терещенко Алексей
    Тимлид проекта
    Алексей - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
  • Малицкий Андрей
    Помощник Тимлида
    Андрей помогал руководителю команды организовывать процесс разработки проекта
  • Шишкин Сергей
    Руководитель 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 Григорий
    ведущий научный сотрудник, РФЯЦ ВНИИТФ, Снежинск
    Разработка 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 Анатолий
    инженер-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 Геннадий
    Инженер-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 Артем
    студент 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 Александр
    Менеджер по продажам компьютерного оборудования
    • 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 находитс робот, функции создания маршрута
  • Вавилов Антон
    Работает 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