Разработка беспилотной авиационной системы инвентаризации складских помещений¶
Участники проекта¶
Команда: участники научно-технологической проектной программы ОЦ «Сириус» «Большие вызовы 2024», направления «Беспилотный транспорт и логистические системы».
Авторы проекта: Кирьянова Анастасия, Павлов Александр, Ковцур Даниил, Вохменцев Александр, Россихин Тимур.
Проектные наставники: Даниленко Илья Евгеньевич, Белоусов Дмитрий Владимирович.
Описание и цель проекта¶
В Российской Федерации начинается плавный переход флагманских производств на парадигму Индустрия 4.0, а также SmartFactory. Для обеспечения полной цифровизации и автоматизации производств необходимо провести также и автоматизацию мест хранения на производстве. Один из способов автоматизации складских помещений — автоматическая инвентаризация хранящихся в них объектов. В России роботизация данной процедуры до сих пор не произведена. Проект нацелен на разработку программно-аппаратного комплекса, состоящего из БВС мультироторного типа, способного выполнять высокопроизводительные вычисления на борту, и ПО для распознавания различных товаров с помощью нейронных сетей. Также в рамках проекта будет выполнено сравнительное исследование различных существующих на рынке компонентов для БВС.

Решаемые задачи¶
Автоматизация инвентаризации складских помещений с помощью БВС.
Ускорение процесса инвентаризации.
Этапы разработки¶
Знакомство с принципами ведения проектной деятельности.
Поиск существующих на рынке аналогов.
Знакомство с принципами работы БАС.
Подбор оптимальных комплектующих БАС.
Проектирование и разработка БАС для инвентаризации складских помещений.
Разработка программного обеспечения обучения нейросетевых детекторов.
Развертывание нейросетевого детектора на специализированных аппаратных ускорителях NPU.
Разработка клиентского приложения для взаимодействия с программно-аппаратным комплексом для инвентаризации складских помещений.
Разработка программного обеспечения БАС для выполнения инвентаризации складских помещений.
Результаты¶
Было проведено сравнение четырех микрокомпьютеров на базе процессора RockChip RK3588 (Orange Pi 5 Plus, Orange Pi 5 Pro, Radxa Rock 5B, Banana Pi BPI-M7).
Orange Pi 5 Pro |
Rock Pi 5B |
Orange Pi 5 Plus |
Banana Pi BPI-M7 |
|
---|---|---|---|---|
Пиковое потребление тока (А) |
4 |
3 |
4 |
2 |
Масса (г.) |
62 |
62 |
86.5 |
47 |
Разъём камеры |
Orange |
MIPI CSI |
Orange |
MIPI CSI |
Удобство расположения разъемов |
− |
+ |
+ |
+ |
Габариты (ДxШxВ) |
89x56x16 |
74x100x12 |
100x62x12 |
92x62x13 |
Оперативная память |
16GB + 128 GB eMMC |
16 GB |
16 GB |
16GB + 128 GB eMMC |
Встроенный Wi-Fi модуль |
Да |
Нет |
Нет |
Да |
БАС была разработана на основе отечественного полетного контроллера «Геоскан Пионер» (модификация FPV). За идейную основу конструкции был взят квадрокоптер «Геоскан Пионер Макс». Конструкция БАС была переработана для несения на борту микрокомпьютера Radxa Rock 5B. Были разработаны подвес для камеры Radxa Camera 4k и защитный корпус.

ПО для управления БАС было реализовано на мета-операционной системе ROS Noetic, и развернуто на ОС Debian 11.
В качестве нейросетевого детектора была обучена модель YoloV8. Под работу с NPU модель была адаптирована с помощью rknn_toolkit2.

Для хранения данных об инвентаризации была развернута СУБД PostgreSQL.
В качестве сервера коммуникации между БАС, СУБД и клиентским приложением был разработан REST-API сервер на базе фреймворка FastAPI. Было разработано приложение для взаимодействия пользователя со всем программно-аппаратным комплексом с помощью 3D-движка Panda3D.
