Reihenwechsel und Vorgewendemanöver
Isolieren Sie Spurverlassen, Kurven, Überlappungen und Routenwiederaufnahme bei wechselnder Feldgeometrie.
Unabhängige Infrastruktur für Agrarrobotik
Machen Sie jede Feldstunde zu Daten, aus denen das nächste Modell lernen kann.
Verbinden Sie Kamera, LiDAR, GNSS, IMU und Bedienereignisse in einem nachvollziehbaren Kreislauf – von der Felderfassung bis zur modellfertigen Dataset-Version.
Ein Betriebsdatensatz von der Feldsession bis zur versionierten Dataset-Veröffentlichung.
MCAP + ROS
LiDAR + Punktwolken
Multikamera-Video
Telemetrie + Trajektorien
Ein Betriebskreislauf
Die Feldsession ist erst der Anfang.
Ersetzen Sie fragmentierte Übergaben durch einen nachvollziehbaren Weg von der synchronisierten Felderfassung bis zur nächsten modellfertigen Dataset-Version.
- 01
Synchronisierte Feldsessions aufnehmen
Führen Sie MCAP, Video, Punktwolken, GNSS, IMU und Maschinenereignisse zusammen, ohne Zeit- oder Quellkontext zu verlieren.
- 02
Die schwierigen Flächen kuratieren
Suchen und filtern Sie nach Feld, Route, Wachstumsphase, Wetter, Eingriff und Sensorzustand, um die Szenarien für den nächsten Trainingszyklus zusammenzustellen.
- 03
Belastbare Ground Truth erstellen
Kombinieren Sie Modellunterstützung mit menschlicher 2D-, 3D- und zeitlicher Prüfung und wenden Sie anschließend die Qualitätsgrenzen der jeweiligen Version an.
- 04
Eine versionierte Veröffentlichung publizieren
Fixieren Sie Manifestinhalt und Quellursprünge, hängen Sie Metadaten zu deklarierten Rechten an und veröffentlichen Sie eine unveränderliche Revision, die der Loader für Training und Evaluation auflöst.
Szenarienintelligenz
Finden Sie die Momente, die das Maschinenverhalten verändern.
Verwandeln Sie lange Feldfahrten in fokussierte Trainingssegmente und bewahren Sie dabei den Sensor- und Betriebskontext jedes Ereignisses.
Staub, Blendung und geringe Sicht
Vergleichen Sie das Wahrnehmungsverhalten bei Staub, Schatten, schwachem Licht, Verdeckung und wechselnder Bestandsdichte.
Bedienereingriffe
Überführen Sie manuelle Übernahmen und Wiederherstellungsereignisse in den nächsten Kurations- und Prüfzyklus.
Dauerhafte Dataset-Identität
Liefern Sie eine Version, die Ihr Autonomie-Stack reproduzieren kann.
Behandeln Sie jeden Trainingssatz als kontrolliertes Artefakt mit stabiler Adresse – nicht als Ordner, der zwischen Teams weitergereicht wird.
- Lesbare Dataset-Referenz plus unveränderliche kanonische Revision
- Manifest-Digest, Objektanzahl, Gesamtgröße und Quellursprünge
- Dokument zu deklarierten Rechten und Zugriffsbedingungen an der Revision
- Veröffentlichter Status und Revisionsidentität über den Loader zurückgegeben
Dataset-Veröffentlichungsmanifest
Versioniert- Dataset
- agriculture/row-navigation
- Version
- v18
- Ursprungsdatensätze
- primary / avala · calibration / avala
- Deklarierte Rechte
- Angehängt
- Revisionsstatus
- Veröffentlicht
agriculture/row-navigation@v18Für Feldautonomie gebaut
Ein Datensystem für das gesamte Agrarrobotikprogramm.
Führen Sie Navigation, Pflanzenpflege, Ernte und Luftinspektion auf derselben Dataset- und Qualitätsgrundlage zusammen.
Autonome Feldnavigation
Kuratieren Sie Reihenführung, Vorgewendemanöver, Hindernisvermeidung und Routenwiederaufnahme aus synchronisierten Fahrzeugsessions.
Präzise Pflanzenpflege
Erstellen Sie Wahrnehmungsdatasets für gezieltes Sprühen, Jäten, Pflanzenerkennung und Verständnis des Pflanzenzustands.
Ernte und Manipulation
Prüfen Sie zeitliche Interaktionen, Objektzustände und schwierige Grenzfälle für Pflück- und Erntesysteme.
Luftgestützte Inspektion
Verwandeln Sie Drohnenbilder und Telemetrie in nachvollziehbare Datasets für Feldkartierung, Erkundung und Inspektionsmodelle.
Beginnen Sie mit einem Modellengpass
Definieren Sie die Felddatenversion, die Ihr Programm als Nächstes braucht.
Bringen Sie Ihren Sensor-Stack, den aktuellen Workflow und das Zielverhalten mit. Gehen Sie mit einem klar abgegrenzten Weg von Feldsessions zum versionierten Dataset.