Entwurf von Rechenumgebungen für digitale Tests

Viele Agrar- und Lebensmitteltechnologien erfordern Tests und Validierungen in vollständig digitalen Umgebungen, entweder durch (i) Simulation, bevor das System physisch eingesetzt wird, oder (ii) auf bestimmten Datensätzen, um die Algorithmusleistung in kontrollierten Szenarien zu bewerten. Diese Tests erfordern auch eine ordnungsgemäß konfigurierte Rechenumgebung, einschließlich CPU, Speicher, GPU / TPU-Beschleunigung, Betriebssysteme, Bibliotheken und Simulatoren. Dieser Dienst bietet Benutzern eine maßgeschneiderte Definition einer solchen Umgebung, einschließlich Hardwarespezifikationen (für physische Hardware oder virtuelle Maschinen), einer angepassten Laufzeitumgebung (z. B. in Form eines Docker-Containers oder einer virtuellen Maschine) und Testtools (wie vorkonfigurierte Simulatoren oder kuratierte Datensätze).

Dies ist ein digitaler Dienst mit einer durchschnittlichen Dauer von 4 bis 12 Wochen, je nach Bedarf einstellbar. Der Kunde stellt eine übergeordnete Beschreibung der zu testenden Softwarekomponente(n) zusammen mit dem ausführbaren Code (unter NDA) und den Spezifikationen für die zum Testen erforderlichen Tools zur Verfügung. Während des ersten Interviews werden die Hardware- und Softwareanforderungen verfeinert und der Kunde wird eine Beispielausführung der Softwarekomponente(n) demonstrieren. Erforderlichenfalls können zusätzliche Befragungen angesetzt werden, um die Anforderungen weiter zu verfeinern oder die Funktionsweise der zu prüfenden Bauteile zu klären. Am Ende des Dienstes erhält der Kunde eine vollständige Definition der digitalen Testumgebung, einschließlich Hardwarespezifikationen (für physische Hardware oder virtuelle Maschinen) und/oder einer angepassten Laufzeitumgebung (z. B. ein Docker-Container oder eine maßgeschneiderte virtuelle Maschine).

Beispiel Service: Der Kunde versucht, eine Intra-Zeilen-Navigationslösung in einer simulierten Umgebung zu testen, bevor er das System vor Ort einsetzt, um zu vermeiden, dass Pflanzen während des Jätvorgangs beschädigt werden. Um diese Tests zu erleichtern, erstellen wir eine Teilmenge der Bereitstellungsumgebung des Kunden im Gazebo-Simulator, einschließlich mehrerer kultivierter Pflanzenreihen. Um die Kinematik des Unkrautbekämpfungsroboters des Kunden zu berücksichtigen, verwenden wir eine virtuelle Nachbildung eines mobilen Roboters mit Kufenlenkung, die so angepasst ist, dass sie die tatsächliche Maschine des Kunden genau widerspiegelt. Da der Roboter des Kunden mit einem LiDAR-Sensor und einem Kamerasystem ausgestattet ist, fügen wir dem Gazebo-Modell entsprechende virtuelle Sensoren hinzu und sorgen für ein ordnungsgemäßes Zusammenspiel zwischen den Sensoren und der simulierten Umgebung. Durch die Nutzung der Flexibilität der Simulation können wir die Testumgebungen ändern, indem wir die Zeilenlängen (z. B. 3, 5 oder bis zu 10 Meter) anpassen und den Zeilenabstand (z. B. von 3 Metern auf 1 Meter) verengen, um die Leistung des Navigationssystems in immer schwierigeren Szenarien zu bewerten.