Узнайте стоимость вашего ИТ-проекта
Опишите вашу идею, и мы подготовим оценку трудозатрат и стоимости разработки.
Android / iOS
Роботизированная система мониторинга тепличных культур
Команда робототехники TechCore разработала автономную платформу для сбора и анализа данных о состоянии растений в тепличных комплексах.
Клиент
Крупный агропромышленный холдинг, специализирующийся на выращивании овощных культур в защищенном грунте и управлении сетью современных тепличных комплексов. По условиям соглашения о конфиденциальности название компании не раскрывается.
12
специалистов в команде
2025
длительность проекта
Задача
Современные тепличные комплексы нуждаются в постоянном контроле состояния растений. Однако по мере увеличения площадей хозяйств ручной мониторинг становится все более трудоемким и затратным процессом.
Клиент обратился с задачей автоматизировать процесс мониторинга растений в тепличном комплексе и сократить объем ручных инспекций. Требовалось создать решение, способное регулярно собирать данные о состоянии культур, фиксировать изменения в развитии растений, выявлять признаки заболеваний и других отклонений, а также предоставлять агрономам актуальную информацию о проблемных посадочных зонах для своевременного принятия решений.
Решение
Для решения этой задачи команда Techcore спроектировала автономную аппаратную платформу, способную выполнять регулярные инспекции и собирать данные о состоянии культур без постоянного участия сотрудников. Система включает мобильную базу, вычислительный модуль, комплекс камер и сенсоров, а также облачную инфраструктуру для хранения и анализа данных.
Робот перемещается по территории тепличного комплекса по заранее заданным маршрутам, сформированным специалистами с учётом особенностей объекта. Во время обхода он собирает визуальные данные о растениях и передает информацию в централизованную платформу мониторинга для последующего анализа.
Картирование помещения
Наши инженеры начали с создания цифровой карты тепличного комплекса, включающей посадочные зоны, технологические проходы и инфраструктурные объекты, влияющие на перемещение робота.
Для этого команда провела обследование объекта и собрала данные о планировке теплицы, расположении рядов растений, технологического оборудования и других элементов инфраструктуры. На основе полученной информации была сформирована цифровая карта комплекса и определены оптимальные маршруты движения робота.
Для локализации робота и безопасного перемещения между рядами растений мы интегрировали LiDAR с бортовым микрокомпьютером Raspberry Pi. Пространственные данные передаются на основной вычислительный модуль и обрабатываются средствами ROS для навигации, расчета траекторий движения и обновления карты объекта. Такой подход обеспечивает высокую точность навигации, стабильную работу системы и снижает риск повреждения растений во время проведения инспекций.
Изображение носит иллюстративный характер. Дизайн интерфейса и другие детали проекта не могут быть раскрыты согласно договору о неразглашении.
Мониторинг тепличных культур
Основная задача проекта заключалась в автоматизированном сборе данных о состоянии растений и выявлении отклонений, способных повлиять на качество и урожайность культур.
Робот выполняет регулярный обход тепличного комплекса по заданным маршрутам и собирает изображения растений и посадочных зон. Для локализации собранной информации система сопоставляет изображения с координатами робота и цифровой картой объекта. Благодаря этому каждое наблюдение привязывается к конкретной посадочной зоне и может использоваться для отслеживания изменений на протяжении всего цикла выращивания.
Для анализа изображений мы использовали модели компьютерного зрения, обученные на специализированных датасетах сельскохозяйственных культур. На базе предобученных моделей была разработана собственная система детекции растений, адаптированная под условия тепличных хозяйств. Для повышения точности позиционирования использовалась комбинация RGB-камер, LiDAR и данных навигационной системы робота.
В процессе обработки изображений система выполняет сегментацию растений, отделяя их от фона, элементов тепличной инфраструктуры и соседних посадок. На основе этих данных она помогает выявлять визуальные отклонения, такие как изменение окраски листьев, признаки повреждений и другие особенности, требующие внимания агронома.
Собранные данные передаются в платформу мониторинга, где агрономы могут анализировать динамику развития культур и сопоставлять результаты наблюдений.
Такой подход обеспечивает непрерывный контроль состояния тепличных культур и позволяет принимать решения на основе объективных данных, собранных роботизированной системой.
Изображение носит иллюстративный характер. Дизайн интерфейса и другие детали проекта не могут быть раскрыты согласно договору о неразглашении.
Мобильная платформа
При проектировании аппаратной части наша команда использовала модульную архитектуру. Платформа включает электронную систему управления, аккумуляторный блок, вычислительный модуль и комплекс камер и сенсоров для мониторинга состояния растений.
Каркас системы был собран из легкого и прочного алюминиевого профиля V-Slot. Такое решение позволило снизить общий вес конструкции, повысить энергоэффективность и упростить обслуживание оборудования.
С учётом конфигурации теплицы платформа была оснащена всенаправленными колёсами, что позволило упростить его перемещение между рядами растений и в узких технологических проходах.
Для сбора данных система оснащена RGB-камерами высокого разрешения и датчиками окружающей среды. Полученная информация используется для построения цифровой модели тепличного комплекса и анализа состояния культур.
Облачная платформа мониторинга
Робот является частью единой цифровой экосистемы тепличного комплекса. Все данные, полученные в ходе обходов, передаются в облачную платформу мониторинга через инфраструктуру AWS IoT.
Платформа агрегирует информацию о состоянии растений, результатах инспекций и выявленных отклонениях. На основе накопленных данных формируются аналитические панели и отчеты для агрономов и операторов тепличного комплекса.
Пользователи получают доступ к истории наблюдений, динамике развития культур и уведомлениям о потенциальных проблемах, требующих дополнительного внимания.
Такой подход позволяет централизованно контролировать состояние растений на больших площадях и принимать решения на основе объективных данных, собранных роботизированной системой.
Технологии
Бэкенд
Python, FastAPI, Django, AWS IoT Core, AWS Lambda, AWS API Gateway, AWS S3, AWS RDS, AWS SQS, PostgreSQL, Redis
Фронтенд
TypeScript, React, Redux Toolkit, Material UI, Leaflet, Recharts, Axios
Встраиваемые системы
Raspberry Pi, SPI, UART, USB, I2C, HTTP, Solidworks, ROS, SLAM, LiDAR, Altium Designer
ML/DS
OpenCV, PyTorch, ONNX Runtime, NumPy
DevOps
Docker, Kubernetes, Terraform, Weave, BitBucket Pipelines
Базы данных
PostgreSQL, AWS Timestream
Команда
1
Проектный менеджер
3
Инженера по робототехнике
1
Бизнес‑
2
Инженера по компьютерному зрению
2
Бэкенд‑
1
Фронтенд‑
1
Тестировщик
1
Дата‑
Результаты
В результате проекта команда TechCore создала роботизированную систему для автоматизированного мониторинга тепличных культур, способную самостоятельно перемещаться по территории комплекса, выполнять инспекцию посадочных зон и собирать данные о состоянии растений.
В рамках решения была реализована система автономной навигации на базе SLAM и LiDAR, интегрированы инструменты компьютерного зрения для анализа визуальных характеристик растений, а также разработана облачная платформа для хранения и обработки результатов мониторинга.
Внедрение системы позволило автоматизировать регулярные обходы тепличного комплекса и обеспечить непрерывный контроль состояния культур без постоянного участия персонала.
В результате заказчик получил инструмент для повышения эффективности управления тепличным хозяйством, улучшения качества мониторинга растений и более рационального использования ресурсов при выращивании сельскохозяйственных культур.