Technologies de perception avancées : la clé de l'autonomie dans les environnements non structurés

Présentation

Imaginez un monde où les robots peuvent se déplacer seuls sur des terrains accidentés, des champs agricoles ou des chantiers de construction. Cette vision se concrétise grâce aux technologies de perception avancées développées par Centre de R&D d'Englab (T&S), l'équipe de recherche et développement s'est concentrée sur la mobilité tout-terrain intelligente. Ces innovations permettent aux robots de comprendre leur environnement et d'interagir avec celui-ci, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles applications dans de nombreux secteurs.

LiDAR : une vision précise au cœur de l'autonomie

Au cœur de la perception des robots autonomes se trouve LiDAR, une technologie de télédétection qui mesure les distances avec une grande précision. En envoyant des impulsions lumineuses et en mesurant le temps qu'elles mettent à revenir, le LiDAR crée une carte 3D détaillée de l'environnement.

Au Centre de R&D d'Enlab (T&S)), le LiDAR est utilisé dans la plateforme expérimentale KIPP, un véhicule tout-terrain conçu pour tester et valider des technologies autonomes dans des conditions réelles. Avec une vue à 360°, le LiDAR aide KIPP à détecter les obstacles et à se déplacer en toute sécurité, même dans des environnements complexes et imprévisibles.

‍Caméras multispectrales : voir au-delà du visible

Pour aller plus loin dans la perception environnementale, le centre de R&D d'Enlab (T&S) utilise caméras multispectrales. Ces capteurs avancés capturent des informations au-delà du spectre visible, montrant des détails que l'œil humain ne peut pas voir.

Intégrées au système de perception du KIPP, ces caméras sont particulièrement utiles en agriculture. Ils peuvent, par exemple, faire la différence entre les terres cultivées et non cultivées, offrant ainsi une précision inégalée pour les opérations sur le terrain.

Fusion de données : une symphonie de précision

Le vrai pouvoir vient de fusion de données, qui combine des informations provenant de différents capteurs. Le centre de R&D d'Enlab (T&S) utilise des algorithmes avancés pour fusionner des capteurs LiDAR, des caméras multispectrales et d'autres capteurs en une image complète et dynamique de l'environnement.

Cette méthode permet aux robots de suivre plusieurs objets en temps réel et de s'adapter rapidement aux changements qui les entourent. Qu'il s'agisse d'éviter les obstacles ou de planifier le meilleur chemin, la fusion des données est essentielle pour une navigation autonome sûre et efficace.

Conclusion

Les technologies de perception avancées telles que le LiDAR et les caméras multispectrales agissent comme yeux et oreilles de robots autonomes. Ils permettent aux robots de voir et de comprendre leur environnement avec une précision et une fiabilité élevées. Grâce à ces innovations, les robots peuvent se déplacer en toute sécurité dans des environnements non structurés, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles applications dans différents secteurs.

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Dans le prochain article, nous explorerons comment ces technologies sont utilisées dans des cas réels, tels que la surveillance de l'agriculture et de l'environnement.