Aufbau eines Wahrnehmungs- und Navigations-Stacks für Feldroboter

Ein Feldroboter ist nur so gut wie der Wahrnehmungs- und Navigationsstapel darunter. Die gleiche Roboterplattform kann in einem Obstgarten erfolgreich sein und in einem anderen scheitern, und der Unterschied liegt normalerweise darin, wie die Software mit wechselndem Licht, unebenem Gelände und dem langen Schwanz von Randfällen umgeht, die die Arbeit im Freien erzeugt. Sie arbeiten an schriftlichen Design-Übungen, die widerspiegeln, wie ein landwirtschaftliches Robotik-Team eine Wahrnehmungs- und Navigations-Pipeline planen würde.Der Schwerpunkt liegt auf den praktischen Kompromissen, die entscheiden, ob ein Roboter zuverlässig genug ist, um stundenlang unbeaufsichtigt zu laufen. Was Sie lernen werden: - Wählen Sie Sensorkonfigurationen einschließlich Kameras, Tiefensensoren und multispektraler Bildgebung für spezifische Aufgaben aus - Entwurf von Wahrnehmungs-Pipelines, die Pflanzen, Unkraut und Hindernisse unter unterschiedlichen Außenbedingungen erkennen - Wenden Sie moderne Computer Vision-Ansätze an, einschließlich Segmentierung, Erkennung und Inferenz auf dem Gerät - Erstellen Sie einen Lokalisierungsstapel, der Satellitenpositionierung, Rad-Odometrie und visuelle Hinweise kombiniert - Planen Sie Weg- und Reihenfolgeverhalten für Traktoren, Unkrautjäter und Scouts - Entwickeln Sie Fallback-Verhalten und sichere Stopp-Logik für Situationen, die der Roboter nicht sicher bewältigen kann Der Kurs führt von Sensoren und Wahrnehmung über Lokalisierung und schließlich Bewegungsplanung und Sicherheit.Eine schriftliche Abschlussübung fordert Sie auf, ein einseitiges Design für einen Wahrnehmungs- und Navigationsstapel für einen Roboter Ihrer Wahl zu entwerfen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger mit einem Hintergrund in Software oder allgemeiner Technik, einschließlich Informatikstudenten, Mechatroniker und Landtechniker.Keine robotikspezifische Vorerfahrung ist erforderlich.Der Kurs behandelt jedes System als Designproblem, das Sie auf Papier überlegen können, bevor Code geschrieben wird.