農業

Applied Intuitionは、自律型農業システムのスケールアップした仮想テストを可能にします。複雑なシステムを仮想環境で評価することで、圃場での作業、マルチロボットの調整、圃場間の移動などの、より安全、迅速、効率的な開発ワークフローが実現します。

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業界動向

農業業界は、商業用汎用作物への精密農業ソリューションの導入に成功し、その結果、小規模農場や特殊作物にも同じ技術を導入したいという需要が高まっています。この需要に応えるためには、自律化ソリューションは拡張性があり、プロバイダーにとって費用対効果が高く、お客様にとって安全である必要があります。現実世界でのテストはコストがかかり、危険で、規模を拡大するのが難しいため、自律型建設・採掘システムを安全に大規模に展開するためには仮想テストが必要です。

Applied Intuition のアプローチ

Applied Intuitionのシミュレーションとデータ製品の統合ツールチェーンは、プログラム全体のコラボレーションを可能にし、自律型農業技術の安全な開発をスピードアップします。チームは自動化された圃場作業を安全に開発し、仮想環境を生成し、自律型ロボットシステムのフリートをシミュレーションし、圃場と機械室の移動をテストすることが可能です。

物理ベースの高性能シミュレーション

相関性のあるセンサーモデル、環境とアセットにまたがる物理ベースのレンダリングマテリアル、高精度な車両運動モデルにより、正確なシミュレーション結果を可能にします。

スケールアップしたテストケースの作成と実行

継続的な検証ワークフローにより、複雑なシステムやオペレーショナル・デザイン・ドメイン（ODD）のテスト・カバレッジを提供するために、テストを迅速に作成し、大規模に実行します。

パフォーマンス分析とレポート

合成データとフィールドデータから洞察を導き出し、エンジニアリングリソースを最優先課題に効率的に割り当てるプラットフォームにより、より効率的なオペレーションを実現します。

車両運動開発

トラクター、ハーベスター、穀物運搬車などの重機に対して、正確で高性能な車両運動モデルを使用して仮想テストを実行します。

様々な地形や土壌条件の影響をシミュレーションし、現場配備前の堅牢性を確保します。

センサー配置分析

物理的に正確なセンサーモデルと環境を用いて、車載テストの前にセンサー構成を分析します。

パーセプション・システム、オペレーター・アウェアネス、キャリブレーション・システム、スティッチング・システムなど、さまざまなユースケースにおけるエンジニアリングのトレードオフを評価します。

バーチャルテスト

現場に配備する前に自律システムを評価します。

仮想環境を使用してテストケースを構築、主要なメトリクスを取得し、シミュレーションでシステム性能を検証。

複数の車両、配備、ODDにまたがるスケールテスト。

マルチ・エゴ・インタラクション

穀物運搬車や収穫機など、複数の自律システムが協調する際の相互作用を分析します。

さまざまなトレーラーやインプルメントによる性能の違いを理解します。

メリット

実地試験への依存を減らす

シミュレーションにより、開発サイクルのどの時点でも、あらゆる条件下での通年テストを可能にし、配備間近に特定される問題の数を減らすことが可能です。

ODDのカバレッジを達成する

テストが困難なエッジケースや、現場でほとんど観察されないエッジケースに仮想テストを活用し、仮想テストと実際のテストを組み合わせて、テストカバレッジの統一的なビューを実現します。

システム性能の検証

何千ものシナリオとメソッドを迅速に作成し、組み込まれたグランドトゥルース情報を使用して、シナリオを自動的に評価します。パフォーマンスの傾向と能力ギャップを明らかにし、チームがエンジニアリングリソースを効果的に割り当てられるようにします。

農業のためのApplied Intuition の導入

自律型農業システムをより速く、より安全に、よりコスト効率よく開発、テスト、検証する方法を学びます。

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