作物行切换与地头转弯
在不断变化的田块几何中提取驶出作物行、转弯、重叠和路线恢复。
MCAP + ROS
LiDAR + 点云
多摄像头视频
遥测 + 轨迹
一个运行闭环
田间会话只是开始。
用可追溯路径取代割裂的交接，从同步田间采集一直连接到下一版模型就绪的数据集。
- 01
接入同步田间会话
汇集 MCAP、视频、点云、GNSS、IMU 和机器事件，同时保留时间与来源上下文。
- 02
筛选最具挑战的地块
按田块、路线、作物阶段、天气、人工介入和传感器状态检索切片，构建下一轮训练所需场景。
- 03
构建可验证的 Ground Truth
结合模型辅助与人工 2D、3D 和时序审核，再应用每个版本所需的质量门槛。
- 04
发布版本化数据集
冻结清单内容和来源记录，附加声明权利元数据，再发布由 loader 为训练和评估解析的不可变修订版。
场景智能
找到改变机器行为的关键时刻。
将长时间田间运行转化为聚焦的训练切片，同时保留每个事件的传感器和运行上下文。
尘土、眩光与低能见度
比较感知系统在尘土、阴影、低光、遮挡和作物密度变化中的表现。
操作员介入
将人工接管和恢复事件送回下一轮筛选与审核。
为田间自主而构建
一个数据系统贯穿整个农业机器人项目。
让导航、作物管理、收获和空中巡检共享同一套数据集与质量基础。
自主田间导航
从同步车辆会话中筛选作物行跟随、地头转弯、避障和路线恢复场景。
精准作物管理
为定向喷洒、除草、植株检测和作物状态理解构建感知数据集。
收获与操作
为采摘和收获系统审核时序交互、对象状态和困难边缘案例。
空中巡检
将无人机影像和遥测转化为可追溯数据集，用于田块制图、巡查和巡检模型。
从一个模型瓶颈开始
规划项目下一步需要的田间数据版本。
带上您的传感器栈、当前工作流和目标行为。我们将给出从田间会话到版本化数据集的明确路径。