Rozwój oprogramowania (ROS 2 / Nav2) dla autonomicznego robota 4x4: Widz komputerowy, asymetryczna nawigacja

Koncepcja i kinematyka urządzenia: Opracowywane jest uniwersalne pełnoosiowe podwozie kołowe 4x4 (niezależne silniki-reduktory na każde koło z czujnikami prądu, pasywne zawieszenie balansujące). Ostrze kosiarki jest umieszczone na przedniej konsolowej platformie — przed linią przednich kół z asymetrycznym wysunięciem w prawo. Taka geometria pozwala na koszenie trawy przed kołami (unikając zadeptywania) oraz wjeżdżanie niską konsolą pod gałęzie krzewów (borówka, malina) przy pniach. Krytyczne wymagania techniczne dotyczące oprogramowania (Soft): Interfejs sterowania BEZ aplikacji mobilnych: Cała interakcja z operatorem odbywa się wyłącznie przez fizyczny przemysłowy wyświetlacz informacyjny o wysokim kontraście (OLED / LED / E-ink lub matryca LED) oraz duże mechaniczne przyciski ([START], [TAK], [NIE], [CAŁKOWITE KOSZENIE]) bezpośrednio na obudowie robota (możliwe są inne opcje). Wyświetlacz musi zapewniać wyraźne odczytywanie informacji w warunkach bezpośredniego światła słonecznego. Żadne smartfony, internet ani pobieranie aplikacji w terenie nie są przewidziane. Tryb rozpoznawania za pomocą kamery: Po wjeździe na nowy obszar robot wykonuje testowy przejazd na luzie (ostrze wyłączone). Główna przemysłowa kamera AI oparta na mikrokomputerze z akceleracją AI na podstawie bazy danych rozpoznaje uprawy (malina, borówka, truskawka itp.) i wyświetla napis na wyświetlaczu robota: „ZNALEZIONO PROFIL: MALINA. URUCHOMIĆ?”. Po naciśnięciu przycisku [TAK] ostrze się uruchamia i rozpoczyna pracę według algorytmu płynnego manewrowania między krzewami. Przy wykryciu „łysej plamy” ostrze nie jest wycofywane, obszar jest koszony w całości. Blokada i tryb „Całkowite koszenie”: Jeśli AI nie rozpoznaje uprawy z powodu chaosu chwastów (pewność <85%), oprogramowanie wyświetla napis „BŁĄD: NIEZNANY RZĄD” i blokuje ruch. Operator może wymusić naciśnięcie przycisku [CAŁKOWITE KOSZENIE]. AI wyłącza rozpoznawanie roślin, a maszyna pracuje po linii prostej (oczyszczanie krzewów), kierując się tylko czujnikami prądu w silnikach kół (zatrzymanie przy fizycznym oporze w kamieniu). Uniwersalne rozpoznawanie AI podpór i bezpieczeństwo: Główna przednia kamera jest jedynym organem kontroli bezpieczeństwa. Sieć neuronowa musi wyraźnie różnicować miękką biomasy (trawa, chwast) od wszelkich sztucznych twardych podpór (metalowe rury, betonowe słupki, drewniane paliki) oraz żywych istot (koty, psy, ludzie). Przy wykryciu jakiegokolwiek typu słupka/podpory AI z wyprzedzeniem odsuwa ostrze aktuatora o 15–20 cm, aby obejść przeszkodę po łuku. Przy wykryciu w polu widzenia człowieka, kota lub psa oprogramowanie natychmiast odłącza silnik ostrza i blokuje koła, zatrzymując maszynę. Ostrze działa wyłącznie podczas ruchu do przodu, podczas manewrów jest całkowicie odłączone. Określenie granic pola za pomocą markerów (BEZ GPS): Aby oznaczyć niewidoczne granice pola, operator ustawia jeden lub dwa jasne odblaskowe markery (paliki lub taśmę). Kamera rozpoznaje ten kolor/odblask, buduje wirtualną linię ogrodzenia, przy dojeździe do której robot obraca się o 180 stopni. Ruch po „wyjeżdżonym śladzie” (vSLAM): Algorytm nawigacji podczas kolejnych przejazdów orientuje się według wizualnej tekstury krawędzi już skoszonej ścieżki trawy. Przy poślizgu kół 4x4 w błocie oprogramowanie na podstawie obrazu z kamery wykrywa poślizg, ignoruje błędne dane kół i utrzymuje dokładny kurs do końca rzędu. Energooszczędny automatyczny restart (Wznów misję): Zbudowana rano mapa i profil pracy są automatycznie zapisywane na płycie. Przy nagłym zaniku zasilania (wymiana akumulatora) oprogramowanie nie zawiesza się dzięki systemowi plików tylko do odczytu (Read-Only). Po włączeniu na wyświetlaczu pojawia się napis: „KONTYNUOWAĆ BIEŻĄCE ZADANIE?”. Po naciśnięciu przycisku [TAK] robot sam kontynuuje koszenie ściśle z punktu zatrzymania. Inteligentne rozpoznawanie narzędzia i ochrona: Załadunek odpowiedniego profilu AI („Ogród” lub „Krawężnik/Śnieg”) odbywa się automatycznie przy zamknięciu odpowiednich styków (GPIO) w złączu zasilania podłączenia sprzętu. Dopóki wtyczka nie jest włożona do kliknięcia — przekaźnik zasilający całkowicie odłącza silniki kół (ochrona przed przypadkowym włączeniem). Etapowość rozwoju i kontroli (SUROWO PRZEZ SEJF): Koszt rozwoju jest omawiany z kandydatami na podstawie ich propozycji („Cena do uzgodnienia”). Płatność za każdy etap jest uwalniana wykonawcy dopiero po pomyślnym zaprezentowaniu wyniku:

ETAP 1: Specyfikacja sprzętu i symulacja w oprogramowaniu. Wykonawca dostarcza dokładną listę modeli przemysłowych kamer i płyty obliczeniowej w naszym budżecie, argumentując swój wybór. Ustawia logikę w symulatorze (Gazebo lub analog). Kryterium akceptacji: Test obciążeniowy na żywo przez Zoom/Discord. Dajemy wykonawcy nasze osobiste wideo z telefonu (gdzie w trawie leżą paliki, patyki, słupki lub są zwierzęta), a jego AI na komputerze musi w czasie rzeczywistym stabilnie śledzić obiekty i wydawać logiczne komendy na koła/aktuator ostrza bez zawieszeń oprogramowania. ETAP 2: Programowanie sprzętu na stole. Przeniesienie oprogramowania na fizyczną płytę i podłączenie kamery. Test reakcji płyty na wyświetlaczu informacyjnym na żywo. ETAP 3: Testy polowe, przekazanie kodu i gwarancja. Kalibracja szybkości reakcji AI bezpośrednio na naszym podwoziu kołowym 4x4. Przekazanie czystego kodu źródłowego (Open Source) z komentarzami tekstowymi do niezależnego audytu. Gwarancja wsparcia — 6 miesięcy.

W odpowiedzi na projekt koniecznie podaj:

Jaką konkretną architekturę sprzętową (platformę, procesor, moduł kamery) proponujesz wykorzystać pod te wymagania i dlaczego? Czy masz doświadczenie w pracy z ROS 2 / Nav2, Drzewami Zachowań oraz konfiguracją Linux w trybie tylko do odczytu? Twoją całkowitą wartość oraz terminy wykonania dla każdego z trzech etapów osobno.