HYPERIMAGE
Una plataforma universal de sensores de imágenes espectrales para la industria, la agricultura y la conducción autónoma
El proyecto HyperImage es la primera iniciativa para desarrollar una plataforma tecnológica de detección de imágenes espectrales universal, rápida, modular y rentable, adecuada para aplicaciones en diferentes industrias.
HyperImage utiliza componentes fotónicos innovadores como las lentes líquidas sintonizables eléctricamente, desplazadores de píxeles, espejos de dirección rápida y microemisores infrarrojos, e integrará estos componentes en cámaras de barrido lineal e instantáneas multi e hiperespectrales de alto rendimiento.
Los algoritmos de aprendizaje automático de IA traducirán los datos de imágenes espectrales en propiedades funcionales relevantes de los productos, detectando y clasificando objetos para una toma de decisiones más precisa en los siguientes casos de uso industriales:
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- Control de calidad en la fabricación de electrónica de alta potencia;
- Monitoreo del crecimiento de los cultivos para el cultivo vertical automatizado de ensaladas, hierbas y microvegetales;
- Visión y navegación basadas en imágenes espectrales en la conducción autónoma todoterreno;
- Sistema de visión hiperespectral de alta resolución para drones de geovigilancia no tripulados.
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Además, esta plataforma tecnológica se complementará con una plataforma de análisis de imágenes espectrales basada en la nube y un repositorio de datos de referencia que permite a los usuarios mejorar continuamente la precisión del análisis de imágenes y los modelos de predicción.
ROBOTNIK EN EL PROYECTO
Robotnik se encarga de desarrollar la conducción autónoma todoterreno. Proporcionaremos el vehículo RB-CAR para validar la visión por computadora basada en imágenes espectrales para la conducción autónoma en casos de uso de búsqueda y rescate, y vigilancia de infraestructuras.
Actualmente, la conducción autónoma está orientada a vías públicas donde el entorno es relativamente uniforme y previsible (nivel del terreno, definición de curvas, limpieza de carreteras…). Sin embargo, en escenarios todoterreno, los desafíos son mayores. En estos casos hay que tener en cuenta otros vehículos de conducción, el nivel del terreno, la vegetación alrededor del camino y demás posibles obstáculos. Hasta ahora, ningún vehículo autónomo en el mercado ofrece esta funcionalidad ya que las soluciones de sensores de imagen y distancia de última generación (cámaras RGB, LIDAR, RADAR), no son capaces de distinguir entre obstáculos y agujeros cruzables y no cruzables.
Las cámaras hiperespectrales no se han utilizado antes para permitir la navegación de los vehículos autónomos. Con esta tecnología, al final del proyecto, el RB-CAR de Robotnik será capaz de:
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- Detectar agujeros y huecos en el terreno y evitarlos de manera autónoma.
- Adaptar la velocidad del vehículo a la inclinación detectada. (Moverse en modo autónomo una pendiente del 5% hacia arriba y hacia abajo);
- Identificar y diferenciar las plantas cruzables de los árboles, que pueden ser un peligroso obstáculo.
En resumen, en el contexto del proyecto HYPERIMAGE, Robotnik desarrollará la navegación autónoma en terrenos desconocidos (sin caminos marcados) en todas las condiciones meteorológicas, detectando agujeros, distinguiendo plantas cruzables y no cruzables para mostrar y mover hasta 15 km/h de funcionamiento totalmente autónomo.
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