Transiciones de hileras y giros en cabecera
Aísle salidas de carril, giros, solapamientos y recuperaciones de ruta con geometrías de campo cambiantes.
Infraestructura independiente para robótica agrícola
Convierte cada hora en el campo en datos de los que pueda aprender el próximo modelo.
Conecte cámaras, LiDAR, GNSS, IMU y eventos del operador en un único ciclo trazable: desde la captura en campo hasta versiones de datasets listas para el modelo.
Un único registro operativo desde la sesión de campo hasta la versión del dataset.
MCAP + ROS
LiDAR + nubes de puntos
Vídeo multicámara
Telemetría + trayectorias
Un único ciclo operativo
La sesión de campo es solo el principio.
Sustituya las entregas fragmentadas por una ruta trazable desde la captura de campo sincronizada hasta la siguiente versión de dataset lista para el modelo.
- 01
Ingesta de sesiones de campo sincronizadas
Reúna MCAP, vídeo, nubes de puntos, GNSS, IMU y eventos de la máquina sin perder el tiempo ni el contexto de origen.
- 02
Seleccione las hectáreas difíciles
Busque y segmente por campo, ruta, etapa del cultivo, clima, intervención y estado del sensor para reunir los escenarios del siguiente ciclo de entrenamiento.
- 03
Construya ground truth defendible
Combine la asistencia de modelos con revisión humana 2D, 3D y temporal, y aplique después los controles de calidad que requiere cada versión.
- 04
Publique una versión controlada
Fije el contenido del manifiesto y los orígenes, adjunte los metadatos de derechos declarados y publique una revisión inmutable que el loader resuelve para entrenamiento y evaluación.
Inteligencia de escenarios
Encuentre los momentos que cambian el comportamiento de la máquina.
Convierta largas jornadas de campo en segmentos de entrenamiento precisos, conservando el contexto operativo y de sensores de cada evento.
Polvo, reflejos y baja visibilidad
Compare el comportamiento de percepción con polvo, sombras, poca luz, oclusiones y cambios de densidad del cultivo.
Intervenciones del operador
Incorpore las tomas de control manuales y los eventos de recuperación al siguiente ciclo de selección y revisión.
Identidad duradera del dataset
Entregue una versión que su stack de autonomía pueda reproducir.
Trate cada conjunto de entrenamiento como un artefacto gobernado con una dirección estable, no como una carpeta que pasa de un equipo a otro.
- Referencia legible del dataset más una revisión canónica inmutable
- Hash del manifiesto, recuento de objetos, tamaño total y orígenes
- Documento de derechos declarados y condiciones de acceso adjuntos a la revisión
- Estado publicado e identidad de revisión devueltos por el loader
Manifiesto de versión del dataset
Versionado- Dataset
- agriculture/row-navigation
- Versión
- v18
- Registros de origen
- primary / avala · calibration / avala
- Derechos declarados
- Adjuntos
- Estado de revisión
- Publicado
agriculture/row-navigation@v18Creado para la autonomía en campo
Un único sistema de datos para todo el programa de robótica agrícola.
Mantenga navegación, cuidado de cultivos, cosecha e inspección aérea sobre la misma base de datasets y calidad.
Navegación autónoma en campo
Seleccione seguimiento de hileras, giros en cabecera, evasión de obstáculos y recuperación de ruta a partir de sesiones sincronizadas del vehículo.
Cuidado de cultivos de precisión
Cree datasets de percepción para pulverización dirigida, deshierbe, detección de plantas y comprensión del estado del cultivo.
Cosecha y manipulación
Revise interacciones temporales, estados de objetos y casos límite difíciles para sistemas de recolección y cosecha.
Inspección aérea
Convierta imágenes y telemetría de drones en datasets trazables para modelos de cartografía, exploración e inspección de campos.
Empiece por un cuello de botella del modelo
Defina la versión de datos de campo que su programa necesita ahora.
Traiga su stack de sensores, su flujo actual y el comportamiento objetivo. Salga con una ruta acotada desde las sesiones de campo hasta un dataset versionado.