Това е четвъртият финалист в категория „Стартъп на годината“ на IFOY AWARD 2026.

Решението разпознава различни видове подови повърхности, пълни/празни палети, предни части на палети, вид на товара, стени, колони и т.н. То се базира на най-съвременни техники за семантична сегментация и архитектури на AI модели и обработва както RGB цветни данни от изображения, така и 3D сензорни данни от всеки производител на сензори. Особено внимание е отделено на базовите изисквания за реални анотирани данни за категориите, които трябва да бъдат разпознати. За целта са необходими само около 20 примерни изображения на дадена категория. За нов клиент системата може да бъде адаптивно обучена, в рамките на 5 до 8 часа, според неговите специфики, с помощта на набор от данни, включващ приблизително 500 изображения. При тестване, системата надеждно в повечето случаи разпознава различните категории складови единици и хора, с малко обясними грешни ситуации и минимални колебания в семантично сегментираните области на изображението.

Основните ползи за клиентите включват по-ефективно използване на AMR чрез адаптивно поведение при избягване на препятствия, автоматично боравене с палети, по-ефективно пикиране и реализиране на широк спектър от нови автономни приложения. Съществуващите превозни средства и новите AMR могат лесно да бъдат оборудвани с plug-and-play системата на Romb. Благодарение на своята модулност и ниска целева цена, системата в много случаи е изгодна инвестиция. В допълнение, краткото време за въвеждане в експлоатация – 1 – 2 дни, значително опростява внедряването.

Семантичното разбиране на околната среда е особено ценна характеристика за част от машините в такива ситуации. За да навлезе на пазара, Romb следва модел на лицензиране с производителите на AMR и е много конкурентна на цена от 1000 до 5000 евро на система.

Повече за Semantic Visual Intelligence for Intralogistics на Romb Technologies четете в бр. 5 на списание ЛОГИСТИКА.