இருப்பினும், அல்காரிதம்கள் மற்றும் வன்பொருளுக்கு அப்பால், ரோபாட்டிக்ஸ் AI மாதிரிகளின் நுண்ணறிவு துல்லியமான, அதிக அளவு, ஆழமான சூழல் மற்றும் மல்டிமாடல் சிறுகுறிப்பு தரவைப் பொறுத்தது.
விவசாய ரோபோக்களுக்கான தரவு சிறுகுறிப்பு
வேளாண்மைக்கான ரோபாட்டிக்ஸ் AI-யைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு தரவு சிறுகுறிப்பு இன்றியமையாதது, லேபிளிடப்பட்ட சென்சார் தரவைப் பயன்படுத்தி பயிர்கள், களைகள், பூச்சிகள் மற்றும் நிலப்பரப்பை துல்லியமாக உணர ரோபோக்களை செயல்படுத்துகிறது. இந்த செயல்முறை தன்னாட்சி அறுவடை, களை அகற்றுதல் மற்றும் பயிர் கண்காணிப்பு போன்ற துல்லியமான விவசாய பணிகளை ஆதரிக்கிறது. உயர்தர சிறுகுறிப்புகள் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன மற்றும் மாறும் புல சூழல்களில் பிழைகளைக் குறைக்கின்றன.
ரோபோட்டிக்ஸில், சிறுகுறிப்பு எல்லைப் பெட்டிகளுக்கு அப்பாற்பட்டது. இதன் பொருள் LiDAR ஸ்கேன்களை கேமரா ஊட்டங்களுடன் ஒத்திசைத்தல், காலப்போக்கில் பொருள் தொடர்புகளைக் கண்காணித்தல் மற்றும் பல்வேறு சூழல்களுக்கு – அது தூசி நிறைந்த பழத்தோட்டங்கள் அல்லது அதிக ஈரப்பதம் கொண்ட பயிர் வயல்களாக இருந்தாலும் சரி. துல்லியம் விருப்பமானது அல்ல; அது பணி முக்கியமானது.
விவசாய ரோபாட்டிக்ஸின் முக்கிய சிறுகுறிப்பு நுட்பங்கள்
- பொருள் கண்டறிதல்: பயிர்கள், களைகள், பூச்சிகள், பழங்கள் (முதிர்வு/அளவிற்கு), கால்நடைகள், பண்ணை உபகரணங்கள் மற்றும் படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் உள்ள தடைகளை லேபிளிடுவதன் மூலம் விவசாய ரோபோக்கள் மற்றும் ட்ரோன்கள் பொருட்களை அடையாளம் காணவும், தாவர வளர்ச்சியைக் கண்காணிக்கவும், அறுவடைக்கான பழங்களைக் கண்டறியவும் மற்றும் வயல் நடவடிக்கைகளின் போது தடைகளைத் தவிர்க்கவும் முடியும்.
- சொற்பொருள் பிரிவு: பயிர்கள், களைகள், மண், எச்சம், நீர்ப்பாசனக் கோடுகள், உரோமங்கள், கால்நடை மண்டலங்கள் மற்றும் செல்லக்கூடிய பாதைகளை வேறுபடுத்துவதற்கு கணினி பார்வை மாதிரிகள் உதவும் விவசாய சூழல்களின் பிக்சல்-நிலை லேபிளிங். இது துல்லியமான களையெடுத்தல், இலக்கு தெளித்தல், உகந்த அறுவடை பாதைகள் மற்றும் சிக்கலான வயல் நிலைகளில் பாதுகாப்பான தன்னாட்சி வழிசெலுத்தலுக்கு ரோபாட்டிக்ஸ் AIக்கு பயிற்சி அளிக்கிறது.
- போஸ் மதிப்பீடு: தாவர கட்டமைப்புகள் (தண்டுகள், இலைகள், பழம் நோக்குநிலை), பழ இணைப்பு புள்ளிகள் மற்றும் கால்நடை உடல் தோரணை ஆகியவற்றை லேபிளிங் செய்தல், நுட்பமான அறுவடை, மெலிதல், கத்தரித்தல் மற்றும் பால் கறக்கும் பணிகளில் ரோபோ ஆயுதங்களை ஆதரிக்கிறது. இது பயிர் முதிர்வு, மகசூல் மதிப்பீடு மற்றும் விலங்குகளின் சுகாதார கண்காணிப்பு ஆகியவற்றை துல்லியமாக மதிப்பிடுவதற்கும் உதவுகிறது.
- விவசாய SLAM (ஒரே நேரத்தில் உள்ளூர்மயமாக்கல் மற்றும் மேப்பிங்): சென்சார் தரவை (கேமரா, லிடார், ஜிபிஎஸ்) குறிப்பது, ரோபோக்கள் தங்களைத் தொடர்ந்து உள்ளூர்மயமாக்கும் போது வயல், பழத்தோட்டங்கள் மற்றும் களஞ்சியங்களின் துல்லியமான வரைபடங்களை உருவாக்க உதவும். இது நடவு, விதைப்பு, களையெடுத்தல், தெளித்தல், அறுவடை செய்தல் மற்றும் மாறும் வெளிப்புற சூழல்களில் மண் மாதிரி எடுப்பதற்கு தன்னாட்சி வழிசெலுத்தலை ஆதரிக்கிறது.
- மண் மற்றும் நிலப்பரப்பு சிறுகுறிப்பு: மண் மாதிரிகள் எடுக்கும் ரோபோக்கள், தன்னாட்சி உழவு அமைப்புகள், ராக்-பிக்க்கிங் ரோபோக்கள் மற்றும் மாறி-விகித ஊட்டச்சத்து பயன்பாடு ஆகியவற்றை வழிநடத்த மண் வகைகள், ஈரப்பதம் அளவுகள் மற்றும் நிலப்பரப்பு மாறுபாடுகளை லேபிளிங் செய்தல்.
- கால்நடை கண்காணிப்பு மற்றும் நடத்தை சிறுகுறிப்பு: விலங்குகளின் நடமாட்டம், தோரணை, உணவளிக்கும் நடத்தை மற்றும் சுகாதார குறிகாட்டிகளை வீடியோ மற்றும் சென்சார் தரவுகளிலிருந்து தன்னியக்க மேய்த்தல், உணவளித்தல், பால் கறத்தல் மற்றும் உடல்நலம் அல்லது நலன் சார்ந்த பிரச்சினைகளை முன்கூட்டியே கண்டறிதல் ஆகியவற்றைக் குறிப்பிடுதல்.
ஏன் சிறப்பு ரோபாட்டிக்ஸ் தரவு சிறுகுறிப்பு
ரோபோடிக்ஸ் AI பல சென்சார் உள்ளீடுகளைப் பெறுகிறது மற்றும் வேகமாக மாறும் சூழல்களில் வேலை செய்கிறது. எனவே, பின்வரும் காரணங்களுக்காக இதற்கு தனிப்பட்ட தரவு சிறுகுறிப்பு தேவைப்படுகிறது:
- தரவு வகை: உதாரணமாக, ஒரு கிடங்கு ரோபோ, LiDAR டெப்த் மேப்கள், IMU மோஷன் டேட்டா மற்றும் RGB படங்களை ஒரே நேரத்தில் கையாளுகிறது, ஒரு பொருள் என்ன, அதன் தூரம் மற்றும் அது எவ்வாறு நகர்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள ரோபோட்களுக்கு இந்த ஸ்ட்ரீம்களை சீரமைக்க சிறுகுறிப்புகள் தேவைப்படுகின்றன.
- சுற்றுச்சூழல் சிக்கலானது: ரோபோக்கள் வெவ்வேறு லைட்டிங் நிலைகளில் வேலை செய்கின்றன, வெல்டிங் மண்டலங்கள், நிழல் இடைகழிகள் மற்றும் வெளிப்புற ஏற்றுதல் விரிகுடாக்கள் ஆகியவற்றிலிருந்து நகரும். அவர்கள் தங்கள் பாதையில் ஃபோர்க்லிஃப்ட்ஸ், தட்டுகள் மற்றும் தொழிலாளர்களையும் சந்திக்கிறார்கள். இதுபோன்ற மாறும் நிலைமைகளுக்கு ஏற்றவாறு பயிற்சி மாதிரிகளை உருவாக்க தரவு சிறுகுறிப்பு இந்த அனைத்து மாறுபாடுகளையும் உள்ளடக்கியிருக்க வேண்டும்.
- பாதுகாப்பு உணர்திறன்: 3D பாயிண்ட் கிளவுட்டில் தவறாகப் பெயரிடப்பட்ட ஒரு புள்ளி கூட தவறாக மதிப்பிடப்பட்ட அனுமதிக்கு வழிவகுக்கும், ஒரு பணியாளரைத் தாக்கலாம் அல்லது ரேக்குகளுக்கு இடையில் செல்லும்போது செயல்பாட்டு பாதுகாப்பில் சமரசம் செய்யலாம்.
விவசாய ரோபாட்டிக்ஸிற்கான கோகிடோ டெக்கின் தரவு சிறுகுறிப்பு தீர்வுகள்
நிஜ உலக பண்ணை சூழல்களில் நம்பகத்தன்மையுடன் செயல்படும் விவசாய ரோபோக்களை உருவாக்க பொதுவான தரவுத்தொகுப்புகளை விட அதிகம் தேவைப்படுகிறது. வேளாண் ரோபோக்கள் சென்சார் சத்தம், பருவகால மாறுபாடு, சீரற்ற நிலப்பரப்பு, மாறிவரும் விளக்குகள் மற்றும் வானிலை உந்துதல் நிச்சயமற்ற தன்மை – துல்லியமான, சூழல்-விழிப்புணர்வு மற்றும் மல்டிமாடல் சிறுகுறிப்பு ஆகியவற்றைக் கோரும் சவால்களுக்கு மத்தியில் செயல்பட வேண்டும். AI பயிற்சி தரவு மற்றும் மனித-இன்-தி-லூப் சேவைகளில் எட்டு ஆண்டுகளுக்கும் மேலான அனுபவத்துடன், கோகிட்டோ டெக் தனிப்பயன், அளவிடக்கூடிய சிறுகுறிப்பு பணிப்பாய்வுகளை ரோபாட்டிக்ஸ் AIக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
உயர்தர மல்டிமாடல் சிறுகுறிப்பு
RGB படங்கள், LiDAR, ரேடார், IMU, GPS, கட்டுப்பாட்டு சிக்னல்கள் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் சென்சார் உள்ளீடுகள் உட்பட பலதரப்பட்ட விவசாயத் தரவை எங்கள் குழு சேகரிக்கிறது, நிர்வகிக்கிறது மற்றும் சிறுகுறிப்பு செய்கிறது. எங்கள் பைப்லைன்கள் ஆதரிக்கின்றன:
- பயிர்கள், நிலப்பரப்பு மற்றும் தடைகளுக்கான 3D புள்ளி கிளவுட் லேபிளிங் மற்றும் பிரிவு
- துல்லியமான ஆழம் மற்றும் இடஞ்சார்ந்த காரணத்திற்காக சென்சார் இணைவு (LiDAR ↔ கேமரா சீரமைப்பு)
- மனித செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் செயல் மற்றும் பணி லேபிளிங் (எ.கா., அறுவடை, கத்தரித்து, களையெடுத்தல்)
- தாவர வளர்ச்சி நிலைகள் மற்றும் வயல் செயல்பாடுகள் முழுவதும் தற்காலிக மற்றும் தொடர்பு கண்காணிப்பு
இது விவசாய ரோபோக்கள் பயிர்கள், மண், ஆழம், இயக்கம் மற்றும் மிகவும் மாறுபட்ட வயல் நிலைகளில் உள்ள தொடர்புகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
மனித-இன்-தி-லூப் துல்லியம்
களம் சார்ந்த நிபுணத்துவம்
வேளாண் ரோபாட்டிக்ஸ் ஆழ்ந்த சூழல் புரிதலைக் கோருகிறது. கோகிடோ டெக்கின் டொமைன் தலைமையிலான குழுக்கள் விவசாய நுண்ணறிவைக் கொண்டு வருகின்றன – பழத்தோட்டங்கள் மற்றும் வரிசை வயல்களில் பயிர்கள் மற்றும் களைகளைப் பிரித்தல், பழங்களின் முதிர்ச்சி மற்றும் இணைப்புப் புள்ளிகளை லேபிளிடுதல், மண் மற்றும் நிலப்பரப்பு நிலைமைகளைக் குறிப்பது மற்றும் கால்நடைகளின் நடத்தையைக் கண்காணித்தல். துல்லியமான விவசாயப் பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றவாறு சீரான, உயர் நம்பகத் தரவுத்தொகுப்புகளை இது உறுதி செய்கிறது.
மேம்பட்ட சிறுகுறிப்பு கருவிகள்
எங்களின் நோக்கம்-கட்டமைக்கப்பட்ட கருவிகள் 3D எல்லைப் பெட்டிகள், சொற்பொருள் பிரிவு, நிகழ்வு கண்காணிப்பு, போஸ் மதிப்பீடு, தற்காலிக இடைக்கணிப்பு மற்றும் துல்லியமான ஸ்பேடியோ-டெம்போரல் லேபிளிங் ஆகியவற்றை ஆதரிக்கிறது. இந்த திறன்கள் தன்னாட்சி டிராக்டர்கள், அறுவடை இயந்திரங்கள், விவசாய ட்ரோன்கள் மற்றும் சிக்கலான சூழலில் இயங்கும் வயல் ரோபோக்களுக்கான துல்லியமான உணர்வையும் கட்டுப்பாட்டையும் செயல்படுத்துகின்றன.
உருவகப்படுத்துதல், நிகழ்நேர கருத்து & மாதிரி சுத்திகரிப்பு
விவசாய ரோபாட்டிக்ஸில் பொதுவான சிமுலேஷன்-டு-ரியல் இடைவெளிகளை நிவர்த்தி செய்ய, உருவகப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் டிஜிட்டல் இரட்டை பண்ணை சூழல்களில் மாதிரி செயல்திறனை எங்கள் குழு கண்காணிக்கிறது. பெரிய அளவிலான கள வரிசைப்படுத்தலுக்கு முன் வலிமையை மேம்படுத்த நிகழ்நேர கருத்து, இலக்கு திருத்தங்கள் மற்றும் தொடர்ச்சியான தரவுத்தொகுப்பு சுத்திகரிப்பு ஆகியவற்றை நாங்கள் வழங்குகிறோம்.
ஃபீல்ட் ரோபாட்டிக்ஸ் டெலி ஆபரேஷன்
கட்டமைக்கப்படாத அல்லது அதிக ஆபத்துள்ள விவசாயக் காட்சிகளுக்கு, கோகிட்டோ டெக் VR இடைமுகங்கள், ஹாப்டிக் சாதனங்கள், குறைந்த-தாமத அமைப்புகள் மற்றும் ROS-அடிப்படையிலான சிமுலேட்டர்களைப் பயன்படுத்தி டெலிஆப்பரேஷன் சார்ந்த பயிற்சியை வழங்குகிறது. நிபுணத்துவ ஆபரேட்டர்கள் விவசாய ரோபோக்களை தொலைநிலையில் வழிநடத்துகிறார்கள், சுயாட்சி மற்றும் பகிரப்பட்ட கட்டுப்பாட்டை மேம்படுத்தும் பணக்கார நடத்தை மற்றும் விளிம்பு-கேஸ் தரவை உருவாக்குகிறார்கள்.
நிஜ உலக விவசாய ரோபோட்டிக்களுக்காக உருவாக்கப்பட்டது
தன்னாட்சி டிராக்டர்கள் மற்றும் துல்லியமான தெளிப்பான்கள் முதல் அறுவடை செய்யும் ரோபோக்கள் மற்றும் விவசாய ட்ரோன்கள் வரை, Cogito டெக் பாதுகாப்பான, திறமையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய விவசாய ரோபோக்களுக்குத் தேவையான உயர்தர சிறுகுறிப்பு தரவை வழங்குகிறது – பாதுகாப்பாக, அளவில், மற்றும் உண்மையான விவசாய நிலைமைகளில்.
முடிவுகள்
விவசாயம் அதிக சுயாட்சியை ஏற்றுக்கொண்டதால், ரோபோடிக்ஸ் AI இன் வெற்றியானது மேம்பட்ட வழிமுறைகள் அல்லது வன்பொருளில் மட்டுமல்ல, அதன் பயிற்சி தரவின் தரம் மற்றும் ஆழத்தையும் சார்ந்துள்ளது. பருவகால மாறுபாடுகள், கணிக்க முடியாத சூழல்கள் மற்றும் நிஜ உலகக் கட்டுப்பாடுகளுக்கு ஏற்ப விவசாய ரோபோக்கள் பயிர்கள், மண், நிலப்பரப்பு மற்றும் கால்நடைகளை துல்லியமாக உணர வேண்டும். இது துல்லியமான, மல்டிமாடல் மற்றும் சூழல்-விழிப்புணர்வு தரவு சிறுகுறிப்பு துறையில் நம்பகமான செயல்திறனுக்கு அடித்தளமாக அமைகிறது.
பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் சொற்பொருள் பிரிவு முதல் SLAM, போஸ் மதிப்பீடு மற்றும் மண் மற்றும் கால்நடை சிறுகுறிப்பு வரை, உயர்தர லேபிளிடப்பட்ட தரவு, சிக்கலான பண்ணை சூழல்களில் செல்லவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் மற்றும் அளவில் பாதுகாப்பாக செயல்படவும் ரோபோக்களை செயல்படுத்துகிறது. டொமைன் நிபுணத்துவம், மனிதனைச் சார்ந்த சரிபார்ப்பு மற்றும் நோக்கத்துடன் கட்டமைக்கப்பட்ட சிறுகுறிப்பு பணிப்பாய்வுகளின் ஆதரவுடன், Cogito Tech ஆனது உண்மையான உலக விவசாய நிலைமைகளில் விவசாய ரோபோக்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட பயிற்சித் தரவை வழங்குகிறது – துல்லியமான, மீள்தன்மை மற்றும் நவீன விவசாயம் முழுவதும் பயன்படுத்தத் தயாராக இருக்கும் அமைப்புகளை உருவாக்க குழுக்களுக்கு உதவுகிறது.
