Quand un robot perd soudain tout repère, les ingénieurs sont démunis; un nouveau système d’IA pourrait aider ces robots « kidnappés » à se réorienter dans des environnements changeants.
Lorsque les robots perdent la notion de l’endroit où ils se trouvent, cela pose un problème de longue date, connu sous le nom de « problème du robot kidnappé », mais des chercheurs affirment avoir mis au point un nouveau système d’IA qui pourrait aider à le résoudre.
PUBLICITÉ
PUBLICITÉ
Une équipe de recherche de l’université Miguel Hernández d’Elche, en Espagne, a mis au point une nouvelle méthode de localisation pour les robots autonomes, qui utilise la technologie LiDAR 3D pour balayer les alentours à l’aide d’impulsions laser et créer une représentation de l’environnement semblable à une carte.
Selon les chercheurs, cette approche permet aux robots de retrouver leur position même après avoir été éteints ou déplacés.
Une localisation fiable et sûre est essentielle pour la robotique de service, l’automatisation logistique, l’inspection des infrastructures, la surveillance de l’environnement et les véhicules autonomes.
De nombreux robots autonomes s’appuient en partie sur des systèmes de navigation par satellite comme le GPS, mais ces signaux peuvent s’affaiblir à proximité de grands immeubles et fonctionnent souvent mal en intérieur.
Les chercheurs expliquent que leur système, baptisé MCL-DLF (Monte Carlo Localisation – Deep Local Feature), permet aux robots de s’appuyer plus efficacement sur leurs capteurs embarqués plutôt que sur des infrastructures externes.
Le système commence par identifier une zone générale en reconnaissant de grandes structures, comme des bâtiments ou de la végétation. Il affine ensuite la position exacte du robot en analysant des détails plus petits, un processus conçu pour reproduire la manière dont les humains s’orientent dans des lieux qu’ils ne connaissent pas.
« C’est similaire à la façon dont les personnes commencent par reconnaître une zone générale, puis s’appuient sur de petits détails distinctifs pour déterminer leur localisation précise », explique Míriam Máximo, auteure principale de l’étude et chercheuse à l’université Miguel Hernández d’Elche.
Grâce à l’IA, le système apprend quels éléments de l’environnement sont les plus utiles pour la localisation, maintient simultanément plusieurs estimations possibles de position et les met à jour en continu à mesure que de nouvelles données de capteurs arrivent.
Les chercheurs estiment que cela améliore la fiabilité lorsque les environs se ressemblent ou ont changé avec le temps.
La technologie a été testée pendant plusieurs mois sur le campus de l’université, dans des conditions variées, incluant différentes saisons et conditions d’éclairage.
Selon eux, le système a affiché une précision de positionnement accrue et des performances plus constantes face aux variations de l’environnement, qu’il s’agisse des saisons, de la luminosité ou de la végétation, par rapport aux approches classiques.
Ce nouveau système pourrait aider les robots à fonctionner de manière plus autonome dans des environnements réels, où les conditions sont rarement stables.