PalmSim
Platform Simulasi Ladang Sawit
Simulasi. Latih. Guna.
Digital twin ladang sawit dipercepatkan GPU — bina persekitaran 3D realistik, latih polisi robot melalui pembelajaran pengukuhan, dan gunakan strategi penuaian autonomi dengan keyakinan.
Tindanan Simulasi Hujung ke Hujung
Daripada rendering fotorealistik hingga fizik dipercepatkan GPU — semua yang anda perlukan untuk melatih, menguji, dan mengesahkan robot penuaian autonomi sebelum ia menyentuh pokok sebenar.
Enjin Digital Twin
Persekitaran ladang sawit 3D fotorealistik dibina atas NVIDIA Omniverse — setiap pokok, cerun, dan saluran saliran dimodelkan daripada data dunia sebenar.
Latihan RL
Latih polisi navigasi dan penuaian dalam Isaac Lab dengan beribu persekitaran selari. Pengalaman lapangan berbulan-bulan dalam beberapa jam.
Fizik Dipercepatkan GPU
Enjin Warp dan Newton mensimulasikan ubah bentuk tanah lembut, mekanik pemotongan buah, dan trajektori jatuhan FFB 20-30 kg pada kelajuan masa nyata.
Simulasi Rupa Bumi
Cerun berlumpur, laluan bertakung air, akar timbul, dan tanah tidak rata — keadaan sebenar yang menyukarkan robot, direplikasikan dengan setia.
Cuaca & Iklim
Ribut tropika, kelembapan tinggi, kabus pagi, dan hujan lebat mengejut. Uji bagaimana cuaca menjejaskan penglihatan, cengkaman, dan geseran pengapit.
Keadaan Pencahayaan
Cahaya bertompok bertapis kanopi pada tengah hari, langit kelabu mendung, sinar emas subuh — setiap keadaan memberi kesan dramatik kepada prestasi model CV.
Pemodelan Robot
Simulasi kinematik dan dinamik penuh PalmBot: lengan artikulasi 20m, alat pemotong, daya cengkaman, dan pangkalan bergerak di atas tanah lembut.
Saluran Sim2Real
Rawak domain dan penentukuran fizik memastikan polisi yang dilatih dalam simulasi boleh dipindahkan dengan boleh dipercayai ke robot fizikal di ladang.
Uji Setiap Keadaan Sebelum Penggunaan
Ladang sawit adalah antara persekitaran paling mencabar untuk robot autonomi. PalmSim membolehkan anda menguji tekanan dalam simulasi apa yang memerlukan berbulan-bulan dan berjuta-juta di lapangan.
Rupa Bumi Rata
Jalan diselenggara, sawit muda, garis dasar navigasi
Cerun Curam
Ladang berbukit, gred 15-30°, cabaran traksi
Bertakung Air
Air bertakung selepas hujan, lumpur lembut, risiko tenggelam roda
Kanopi Tebal
Sawit matang 15-20m, halangan teruk, GPS terhad
Ribut Tropika
Hujan lebat, angin kencang, penglihatan berkurangan, permukaan basah
Saluran Real ↔ Sim
Gelung berterusan: data dunia sebenar membina simulasi, simulasi melatih robot, robot mengumpul data yang lebih baik. Setiap kitaran menjadikan kedua-dua dunia lebih tepat.
Mengapa Simulasi Dahulu Menang
Satu jam simulasi GPU menjana lebih banyak data latihan daripada sebulan percubaan lapangan. Rawak domain merentasi rupa bumi, cuaca, dan pencahayaan menghasilkan polisi yang boleh umum kepada keadaan yang robot tidak pernah temui secara fizikal.
Polisi Navigasi
Perancangan laluan terlatih RL melalui lumpur, cerun, dan kanopi tebal
Strategi Penuaian
Sudut pemotongan optimum, daya cengkaman, dan trajektori tangkapan buah bagi setiap pokok
Data Latihan Sintetik
Berjuta-juta imej berlabel untuk model CV — tanpa anotasi manual
Spesifikasi Teknikal
Dibina atas tindanan simulasi robotik NVIDIA — teknologi sama yang menggerakkan kenderaan autonomi, robot humanoid, dan automasi gudang.
Lapisan Digital Twin
Persekitaran ladang fotorealistik dibina semula daripada imej satelit dan tinjauan lapangan. 50+ varian pokok sawit parametrik, cuaca dinamik, dan perubahan musim.
Lapisan Latihan
4,096+ persekitaran selari pada satu kluster GPU. Latih polisi navigasi, penuaian, dan koordinasi armada — mencapai pengalaman bertahun-tahun dalam beberapa hari.
Lapisan Penggunaan
Polisi yang disahkan dieksport terus ke perkakasan PalmBot. Pemantauan berterusan menyuap prestasi dunia sebenar kembali ke simulasi untuk kitaran latihan seterusnya.
