Bereitstellung eines virtuellen Spielplatzes für Roboter

Um ein Detektionsnetzwerk zu trainieren und zu testen, ist ein großer kommentierter Datensatz mit hoher Variabilität erforderlich. Mit der virtuellen Umgebung ist es einfach, verschiedene Umstände zu schaffen, um fotorealistische synthetische Daten zu generieren, um KI-Erkennungsnetzwerke zu trainieren oder zu testen. Darüber hinaus wird es durch die Integration des Roboters des Kunden in die Umwelt möglich, unbegrenzte Testwiederholungen im Gewächshaus durchzuführen – etwas, das in realen Szenarien, in denen beispielsweise eine bestimmte Frucht nur einmal geerntet werden kann, nicht möglich ist. Durch die Nutzung dieses virtuellen Gewächshauses können Kunden die Entwicklungszeit verkürzen, die Roboterleistung verbessern und sicher mit Anbaustrategien experimentieren, die Effizienz und Innovation in der Landwirtschaft mit kontrollierter Umwelt ermöglichen.

Der Dienst arbeitet in einer vollständig digitalen Umgebung und ist somit unabhängig von jedem physischen Standort. Das Ergebnis der Tests hängt von den Kundenanforderungen ab und muss daher im Vorfeld diskutiert werden. Das Ergebnis könnte aus einem kommentierten Datensatz, der Leistungsbewertung eines KI-Erkennungsnetzwerks oder der Leistung eines Roboters im Gewächshaus bestehen.

Die virtuelle Testumgebung besteht aus standardmäßig konfigurierbaren Elementen. Daher gibt es viele Möglichkeiten für Kunden, die Umgebung entsprechend der erforderlichen Situation zu gestalten. Da die Umgebung standardmäßig nicht alle Roboter umfasst, sollten die Roboter der Kunden implementiert werden, wenn die Interaktion der Roboter in der Umgebung selbst getestet werden muss.