Во время испытаний команда проверяла не одну отдельную функцию, а сразу несколько сценариев, которые важны для промышленного применения.

Робот должен был перемещаться по территории предприятия и внутри помещений, проходить сложные участки маршрута, участвовать в построении цифровой карты цеха и затем использовать ее для автономной навигации. Дополнительно тестировали прикладную задачу — доставку проб между зданиями.

Такой подход позволил оценить робота не как демонстрационную платформу, а как инструмент для реальной производственной среды.

Для испытаний использовали модель Inchbot L1-W EDU — компактного колёсного робота-собаку, рассчитанного на высокоскоростное передвижение, уверенное преодоление препятствий и работу в мобильных сервисных сценариях. Производитель описывает эту модель как решение для задач безопасности, патрулирования, инспекций и других сценариев, где важны проходимость, автономность и устойчивое движение на разных типах поверхностей.

С технической точки зрения робот хорошо подходил под цели пилота. На странице модели указаны дальность хода до 9 км, степень защиты IP54, масса 20 кг, полезная нагрузка до 10 кг, а также возможность преодолевать подъёмы до 30° в стандартных условиях и до 40° в предельном режиме. Для версии EDU также заявлены лидар кругового обзора 360°, камера глубины, GNSS-модуль с RTK-антенной, 5G-модем и вычислительный модуль NVIDIA Jetson Orin NX.

В программный стек входят SLAM, планирование траекторий и автономная навигация, что и сделало этого робота-собаку подходящим для задач картографирования и последующего самостоятельного движения по маршруту.

Одной из ключевых частей пилота стала работа с алгоритмами локализации и картографии — SLAM. Эта функция была встроена в робота изначально, однако в условиях конкретной площадки систему пришлось дополнительно адаптировать.
Базовая конфигурация не сразу обеспечила ту стабильность, которая была нужна для уверенной работы в цехе.

Поэтому команда донастроила алгоритмы под особенности объекта. Именно этот этап стал основой для дальнейшего картографирования и автономного движения.

После настройки SLAM робота провели по помещению под управлением оператора с пульта. Во время этого прохода платформа собирала данные о пространстве и формировала цифровую модель цеха.

Результатом стала 3D-карта помещения, которую затем использовали для следующего этапа — тестирования автономной навигации. Для предприятия это был один из самых наглядных результатов пилота: робот не просто двигался по маршруту, а помогал оцифровать производственное пространство.

После того как карта была построена, команда протестировала автономное передвижение робота по уже созданной модели пространства. Эта возможность также была встроена в платформу изначально — отдельную систему под пилот не разрабатывали.

Задача заключалась в том, чтобы проверить, как робот использует готовую карту для самостоятельного движения в реальных производственных условиях. Фактически испытание показало полную рабочую цепочку: настройка SLAM, построение карты и дальнейшая автономная навигация по ней.

Важной частью пилота стала проверка робота на сложных участках. Маршрут проходил не только по цеху, но и по территории между зданиями, где условия заметно отличаются от ровного пола внутри помещения.

Во время испытаний команда смотрела, как робот-собака справляется с неровностями, переходами и лестницами. Для предприятия это принципиально важный момент: в реальной заводской среде маршрут почти никогда не бывает идеально подготовленным, и робот должен уметь работать в инфраструктуре, которая не подстраивается под него заранее.

Отдельную ценность пилоту придало то, что он проходил зимой. Это значит, что робота тестировали не в комфортной и предсказуемой среде, а в более жестких условиях.

На уличных участках маршрута робот-собака работал в холодную погоду, где покрытие могло быть влажным, скользким или заснеженным. Такой формат испытаний особенно важен для промышленности, потому что позволяет понять, как робот поведет себя в реальной эксплуатации, а не в искусственно упрощенной среде.

Помимо картографирования и автономного движения, в ходе пилота протестировали и прикладной сценарий — доставку проб между зданиями.

Это важный момент, потому что именно такие задачи чаще всего становятся первым шагом к внедрению роботизации на предприятии. Когда робот не просто демонстрирует технологические возможности, а выполняет конкретную полезную функцию, он начинает восприниматься уже как рабочий инструмент.

По итогам испытаний стало ясно, что робот способен решать сразу несколько задач, востребованных на производстве.
Он может перемещаться по цеху и территории предприятия, строить 3D-карту пространства, использовать ее для автономной навигации, проходить сложные участки маршрута, работать зимой и выполнять внутренние логистические задачи. То есть речь идет не об одной функции, а о целом наборе возможностей, которые можно применять в реальной работе.

Сегодня бизнес все чаще смотрит на мобильных роботов не как на эксперимент, а как на потенциальный инструмент для конкретных производственных процессов.

Если робот умеет ориентироваться в пространстве, строить карту, двигаться по ней автономно и справляться со сложной средой, значит, его можно использовать для обходов, инспекций, цифровизации помещений и перевозки небольших грузов. Именно такие пилоты и показывают, насколько технология готова к практическому применению.