T&S remporte le hackathon Ag Robotics grâce à une détection innovante des piétons à l'aide du LiDAR ! Cet article explique comment la solution basée sur l'IA de T&S utilisant des capteurs LiDAR a remporté le défi de détection des piétons du Hackathon de robotique agricole. Découvrez les défis de la robotique agricole et comment T&S ouvre la voie à une automatisation agricole plus sûre et plus efficace.
Robotique agricole s'avère être une solution prometteuse pour faire face à la pénurie de main-d'œuvre et relever les défis de productivité et de sécurité.
C'est dans ce contexte que s'est tenu le premier Hackathon du »Grand Défi de la Robotique Agricole» (GDRA) a eu lieu.
Organisé par Robagri via Francia 2030, le GDRA Hackathon avait pour objectif de consolider et d'accélérer la robotisation du secteur agricole en réunissant des chercheurs et des professionnels du domaine.
Cette première édition vise à relever 3 défis majeurs liés à l'arrivée des robots dans le milieu agricole :
Des équipes du monde entier se sont affrontées sur chacun de ces sujets lors d'une phase de qualification de décembre 2023 à janvier 2024.
Sur la base des performances de chaque solution présentée et de l'avis d'un jury d'experts, les 2 meilleures équipes de chaque défi ont été qualifiées pour une phase finale.
Le L'équipe Innolab de T&S a relevé le défi en s'inscrivant aux défis de détection des piétons et d'évitement d'obstacles.
Depuis 2019, T&S développe le tout-terrain solutions de mobilité intelligentes grâce à ses Equipe R&D Innolab.
Spécialisé dans Technologie agricole, l'équipe a acquis une grande expertise sur les thèmes des fonctions de perception, de planification, de contrôle et de sécurité.
Ce Hackathon a été l'occasion pour T&S de confronter son expertise à celle d'autres acteurs du marché.
Lors de la phase de qualification du hackathon, T&S a choisi de participer aux challenges 2 et 3, respectivement détection de piétons et évitement des obstacles.
La détection d'obstacles en milieu agricole est particulièrement complexe.
La détection et l'identification des éléments environnementaux peuvent être compromises par de nombreux facteurs :
Les méthodes traditionnelles de détection d'obstacles ne distinguent pas leur nature, ce qui constitue un défi crucial pour la sécurité des robots agricoles. L'IA permet désormais d'identifier précisément les obstacles.
Plus simple et plus réaliste que l'instrumentation environnementale, l'instrumentation robotique offre flexibilité et adaptabilité.
L'équipe d'Innolab a privilégié une solution embarquée basée sur IA et perception des robots pour une détection d'obstacles fiable et précise en concevant une solution innovante basée sur capteur LiDAR.
Les tâches de détection des piétons sont généralement traitées à l'aide de capteurs tels que des caméras, des caméras thermiques ou des LiDAR.
La compétition se déroulant sur simulateur, l'utilisation d'une caméra thermique est impossible.
En outre, les appareils photo utilisés dans véhicules autonomes ne sont pas fiables la nuit ou sans éclairage adéquat.
Les LiDAR, des sosies de sonars sous-marins, fonctionnent aussi bien de jour que de nuit. Ils offrent également une précision inégalée pour mesurer la distance par rapport à des objets proches et distants.
Cette technologie permet de détecter les piétons avec une grande précision, même dans des conditions météorologiques difficiles et en présence d'obstacles.
Le système développé par l'équipe d'Innolab s'adapte aux variations de luminosité, aux aléas météorologiques et à la forte obstruction causée par la végétation.
Il utilise un modèle d'apprentissage profond robuste pour distinguer les piétons des obstacles et garantir une localisation précise en temps réel.
La participation au défi d'évitement d'obstacles a permis à l'équipe d'Innolab d'améliorer son utilisation d'outils clés (ROS, Gazebo, Docker) et de renforcer son expertise en matière d'évitement d'obstacles.
La méthode doit permettre au robot de détecter et d'éviter les obstacles en mouvement, garantissant ainsi une navigation fluide et sûre.
La méthode doit également permettre au robot de passer à proximité d'obstacles fixes, tels que des rangées de vignes rapprochées, pour une meilleure efficacité dans des environnements complexes.
Contrairement aux véhicules routiers et à leurs manœuvres de dépassement dans des environnements simples, l'évitement d'obstacles pour les robots agricoles constitue un défi de plus en plus important compte tenu de la multitude d'éléments et des contraintes spécifiques des champs.
Dans le cas des robots autonomes dans des environnements contraints, les recherches portent sur trois domaines :
Pour des raisons de temps de développement disponible et de mise en œuvre, l'équipe s'est délibérément concentrée sur des approches relativement simples et peu coûteuses en termes de calcul.
La méthode retenue repose sur la construction d'une carte d'obstacles en temps réel à partir d'un capteur LiDAR 2D.
À chaque nouvelle mesure, la carte est mise à jour pour affiner la détection et prendre en compte les obstacles en mouvement. Cette carte, associée aux informations d'orientation et de manœuvrabilité du robot, permet de quantifier le danger que représentent les obstacles autour du robot.
Le système évalue le danger des obstacles et adapte la trajectoire du robot pour éviter les collisions.
Cette approche simple et robuste s'adapte à une grande variété d'environnements.
La segmentation sémantique des robots agricoles est complexe en raison de conditions externes et de la nécessité d'apprendre à identifier les obstacles non standardisés.
Heureusement, T&S et ses équipes Englab et Innolab possèdent une expertise en matière d'IA et d'outils de génération et de traitement de données, ce qui permet une meilleure détection des obstacles.
Grâce à ces deux solutions proposées, T&S a pu prouver ses compétences en se hissant à la 1ère place du challenge de détection des piétons grâce au taux de détection et à la précision de sa solution.
Cette 1ère place dans la phase de qualification nous permet d'obtenir nos billets pour la phase finale qui s'est déroulée lors de l'édition 2024 de la World FIRA !
Le monde FIRA est l'un des (sinon les) plus grands événements liés à la technologie agricole.
Cette exposition réunit des agriculteurs, des industriels, des fabricants de robots et des chercheurs.
Cet événement est l'occasion pendant 3 jours d'observer des démonstrations de robots de pointe et d'assister à des conférences, à des présentations de projets de recherche et à des formations.
Le 6 février 2024, la finale du GDRA Hackathon a débuté sur les chapeaux de roue avec la présentation du nouveau simulateur 4D-Virtualiz et de ses nouveaux défis.
Ce simulateur de pointe peut ajouter du bruit de mesure aux capteurs, générer des scénarios météorologiques défavorables et intégrer des piétons réalistes dans l'environnement, en plus des obstacles standards (bâtiments, clôtures, machines agricoles en mouvement, piétons, végétation, cultures).
Malgré ces nouvelles contraintes, notre équipe d'experts n'a pas déçu. Grâce à leur préparation rigoureuse, ils ont obtenu des résultats rapides, avec des performances similaires à celles de la phase précédente.
Les critères d'évaluation de la phase de qualification n'ont pas été utilisés pour séparer les équipes finalistes. En effet, chaque défi étant unique, une comparaison objective n'a pas été possible. C'est pourquoi un second jury d'experts a été désigné pour sélectionner l'équipe gagnante.
Après délibération, l'équipe de T&S Innolab a été sélectionnée comme première gagnante du hackathon GDRA grâce à sa solution innovante de détection des piétons.
Après un mois et demi de compétition acharnée sur les simulateurs, l'équipe d'Innolab est prête à relever un nouveau défi : tester sa solution de détection des piétons dans un environnement agricole réel.
Pour ce faire, ils s'appuieront sur leur plateforme d'essai KIPP tout-terrain.
Ces expériences cruciales permettront de confirmer les choix techniques effectués tout au long du projet et de valider le fonctionnement de ce système innovant dans le monde réel.
L'ajout de caméras au système est également envisagé pour répondre aux exigences spécifiques de certains cas d'application.
Restez à l'affût pour suivre les prochaines avancées de ce projet prometteur !
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