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Le paysage de la robotique et des véhicules autonomes se transforme rapidement, impactant des secteurs allant de l'agriculture et de la logistique à la défense et à l'exploration.  

Si la navigation autonome en milieu urbain a connu des avancées significatives, la mise au point de systèmes autonomes robustes et fiables pour les complexités des environnements off-road reste un défi de taille.  

C'est précisément là que les plateformes de R&D spécialisées deviennent inestimables, offrant l'expertise, les ressources et l'écosystème de collaboration nécessaires pour faire avancer l'innovation.

Les défis uniques de la mobilité autonome hors route

La navigation autonome hors route présente un ensemble unique d'obstacles :

• Perception dans des environnements dynamiques : la compréhension du monde nuancé et dynamique du off-road nécessite des algorithmes sophistiqués de fusion de capteurs et de perception capables de gérer des terrains variés, des conditions météorologiques et des obstacles imprévisibles.
• Localisation précise en terrain non structuré : une localisation précise est essentielle pour la navigation, mais les signaux GPS peuvent être peu fiables, voire totalement absents, dans de nombreuses zones off-road . D'autres méthodes de localisation sont indispensables.
• Contrôle adaptatif pour des conditions variables : des systèmes de contrôle robustes sont essentiels pour naviguer sur des terrains en constante évolution, y compris des surfaces glissantes, des sols irréguliers et des obstacles inattendus.
• Planification efficace des trajectoires dans des environnements non structurés : la création de trajectoires sûres et efficaces dans des environnements non structurés et imprévisibles nécessite des algorithmes avancés de planification des trajectoires qui prennent en compte le terrain, les capacités du véhicule et les objectifs de la mission.
• Des systèmes durables pour des conditions difficiles : les véhicules et robots off-road doivent être conçus pour résister aux conditions météorologiques difficiles, aux terrains accidentés et aux contraintes physiques de l'exploitation off-road .

Comment les plateformes de R&D d'Englab répondent à ces défis

Les plates-formes de R&D d'Englab Kipp fournissent une solution complète à ces défis en offrant :

1. Expertise et collaboration multidisciplinaires

• Des équipes d'experts : Les plateformes de R&D rassemblent des équipes d'experts en robotique, vision par ordinateur, intelligence artificielle, systèmes de contrôle et ingénierie mécanique, ce qui favorise une approche holistique du développement.
• Partage des connaissances et meilleures pratiques : ils cultivent un environnement de collaboration où les chercheurs et les ingénieurs peuvent facilement échanger leurs connaissances, ce qui accélère le processus d'apprentissage et favorise l'innovation.
• Partenariats stratégiques avec l'industrie : ils établissent souvent des partenariats avec des leaders de l'industrie pour s'assurer que la recherche s'aligne sur les besoins du monde réel et facilite le transfert de technologie.

2. Technologies et infrastructures de pointe

• Des équipements et des outils de pointe : Les plateformes de R&D investissent dans les capteurs les plus récents (LIDAR, caméras, IMU), le matériel informatique à haute performance, les logiciels de simulation avancés et les installations d'essai spécialisées.
• Acquisition et traitement complets des données : ils possèdent l'infrastructure nécessaire pour collecter, traiter et analyser efficacement les vastes ensembles de données générés par les expériences en conditions réelles, ce qui permet d'obtenir des informations fondées sur les données.
• Environnements de simulation avancés : ils donnent accès à des plateformes de simulation sophistiquées pour l'essai virtuel et la validation des systèmes autonomes, réduisant ainsi les risques et le temps de développement.

3. Rapport coût-efficacité et développement accéléré

• Partage des ressources et des infrastructures : Les plateformes de R&D permettent aux entreprises de partager les coûts substantiels liés au développement et à l'entretien d'équipements et d'installations spécialisés.
• Réduction des délais de mise sur le marché : en tirant parti de l'expertise existante, des méthodologies éprouvées et des ressources facilement disponibles, les entreprises peuvent raccourcir de manière significative les cycles de développement.
• Risques minimisés et fiabilité accrue : Les plateformes de R&D offrent un environnement contrôlé pour tester et valider les nouvelles technologies, ce qui réduit le risque de défaillances coûteuses lors des déploiements dans le monde réel et améliore la fiabilité des systèmes.

Présenter les contributions de notre centre de R&D&I

Le centre R&D&I d'Englab est un acteur clé sur le marché de la recherche et du développement des véhicules autonomes off-road , offrant une gamme complète de services et de technologies pour accélérer l'innovation dans ce domaine difficile. Voici quelques exemples spécifiques de leurs contributions :

1. Perception avancée avec suivi d'objet basé sur le LIDAR

Une perception précise est fondamentale pour la navigation autonome, et la technologie LIDAR joue un rôle crucial dans la fourniture d'informations environnementales détaillées en 3D. Notre équipe a développé des algorithmes de perception avancés basés sur le LIDAR pour la cartographie de l'environnement et la détection robuste d'objets, même dans des conditions difficiles en off-road .

L'approche de l'équipe de Matthias Spisser combine des algorithmes de suivi d'objets multiples (MOT) avec des techniques sophistiquées de filtrage et de regroupement pour obtenir un suivi d'objet précis et fiable dans des environnements dynamiques off-road . Les algorithmes sont conçus pour relever les défis posés par les terrains accidentés, les occlusions et les conditions d'éclairage variables. En utilisant une combinaison de RANSAC pour la segmentation du terrain, de DBSCAN pour le regroupement et de filtrage de Kalman pour l'estimation de l'état, le système identifie, suit et prédit efficacement le mouvement des objets dans l'environnement du robot. Ces informations sont cruciales pour une navigation sûre et efficace, permettant au robot d'éviter les obstacles et de s'adapter à des conditions changeantes.

Un suivi robuste des objets est essentiel pour une navigation sûre dans des environnements dynamiques. L'équipe d'innovation travaille sur ce point pour s'assurer que les véhicules autonomes et les robots peuvent fonctionner efficacement et en toute sécurité dans des scénarios off-road complexes. Un cas d'utilisation potentiel est celui de la construction autonome, où les robots doivent contourner les travailleurs, les équipements et d'autres obstacles sur un chantier de construction.

2. Contrôle de mouvement robuste pour les terrains difficiles

La navigation dans des environnements off-road exige des systèmes de commande de mouvement robustes, capables de s'adapter à diverses conditions de terrain (sol dur, boue, sable, végétation haute, rochers, etc.). Notre centre de R&D a mis au point des systèmes avancés de contrôle des mouvements pour les véhicules off-road , en s'appuyant sur une modélisation et une simulation détaillées de la dynamique des véhicules.

Leur approche combine un contrôle basé sur un modèle avec des techniques d'estimation avancées pour obtenir un suivi précis de la trajectoire et des performances robustes sur des terrains difficiles. Les systèmes de contrôle sont conçus pour prendre en compte des facteurs tels que le glissement des pneus, la friction du sol et la dynamique du véhicule, ce qui permet au véhicule de maintenir sa stabilité et de suivre la trajectoire souhaitée, même sur des surfaces inégales ou glissantes. En utilisant une combinaison de contrôle par anticipation et par rétroaction, le système peut anticiper les changements dans l'environnement et y réagir, ce qui garantit des mouvements fluides et précis.

Un contrôle précis des mouvements est essentiel pour que les véhicules autonomes puissent naviguer efficacement et en toute sécurité dans des environnements off-road difficiles. L'équipe d'innovation se concentre sur ce point pour permettre aux robots autonomes d'effectuer des manœuvres complexes sur différents terrains. L'un des cas d'utilisation est celui de la livraison autonome, où les robots doivent naviguer sur des terrains accidentés pour atteindre leur destination.

3. Planification intelligente des chemins pour des opérations agricoles optimisées

Une planification efficace des chemins est essentielle pour optimiser les opérations agricoles et maximiser la productivité. Les algorithmes de planification des chemins de couverture complète (CCPP) sont conçus pour générer des chemins de couverture efficaces et complets pour les robots autonomes dans les environnements agricoles.

L'approche CCPP de notre équipe prend en compte différents facteurs, notamment la forme du champ, les obstacles et les contraintes du véhicule, afin de minimiser le temps d'opération et la consommation de carburant. Les algorithmes sont conçus pour générer des trajectoires fluides et continues, y compris des virages en bout de champ efficaces, garantissant que l'ensemble du champ est couvert sans chevauchements ni lacunes inutiles. En utilisant une combinaison de techniques de décomposition des champs, d'exploration des chemins et d'optimisation, le système peut générer des chemins quasi optimaux pour diverses tâches agricoles.

La planification optimisée des trajectoires est essentielle pour maximiser l'efficacité des robots agricoles autonomes. L'équipe travaille sur ce sujet pour aider les agriculteurs à réduire leurs coûts et à améliorer leur productivité. L'un des cas d'utilisation est la pulvérisation autonome, où les robots doivent couvrir l'ensemble du champ de pesticides ou d'engrais de manière précise et efficace.

4. Technologie "Follow-Me" pour une meilleure collaboration homme-robot

La collaboration sans faille entre l'homme et le robot est essentielle pour de nombreuses applications, et le système "Follow-Me" de notre équipe d'innovation offre un moyen intuitif et efficace pour les humains d'interagir avec les véhicules autonomes. Cette technologie permet aux véhicules autonomes de suivre un opérateur humain dans des environnements non structurés, ce qui permet d'avoir les mains libres et d'améliorer l'efficacité.

Le système "Follow-Me" utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage profond pour détecter, suivre et suivre l'opérateur. Le système est conçu pour résister aux variations d'éclairage, à l'encombrement de l'arrière-plan et aux mouvements de l'opérateur. En combinant l'estimation de la pose, la reconnaissance des gestes et la reconnaissance des visages, le système peut identifier et suivre avec précision l'opérateur prévu, même dans des environnements encombrés ou dynamiques.

La technologie "Follow-Me" simplifie l'interaction homme-robot et ouvre de nouvelles possibilités de collaboration dans divers domaines. L'équipe développe cette technologie pour rendre les robots autonomes plus conviviaux et plus adaptables aux besoins humains. L'un des cas d'utilisation est la logistique des entrepôts, où les véhicules autonomes peuvent suivre les travailleurs pendant qu'ils préparent et emballent les commandes, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la pression physique exercée sur les travailleurs humains.

5. Segmentation sémantique pour une meilleure compréhension de l'environnement

Une compréhension plus approfondie de l'environnement est cruciale pour la navigation autonome, et la segmentation sémantique offre un moyen puissant d'y parvenir. L'équipe de Matthias utilise la segmentation sémantique pour fournir aux véhicules autonomes une compréhension plus détaillée de leur environnement.

En étiquetant chaque pixel d'une image avec sa classe d'objet correspondante (par exemple, ciel, herbe, végétation, obstacle, chemin), le véhicule peut prendre des décisions plus éclairées en matière de navigation et de planification du chemin. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les zones traversables, éviter les obstacles et même prédire le comportement d'autres objets dans la scène. Leur approche utilise des modèles d'apprentissage profond optimisés pour des performances en temps réel sur des plateformes embarquées, permettant l'utilisation de la segmentation sémantique dans des environnements où les ressources sont limitées.

La segmentation sémantique fournit une compréhension approfondie de l'environnement, permettant des capacités de navigation autonome plus sophistiquées. Nos experts travaillent sur ce sujet afin d'améliorer la sécurité et la fiabilité des véhicules autonomes dans des environnements complexes et non structurés. L'un des cas d'utilisation est la conduite autonome off-road , où le véhicule doit faire la distinction entre différents types de terrain pour planifier des trajectoires sûres et efficaces.

Conclusion

Les plateformes de R&D sont indispensables pour stimuler l'innovation dans le domaine de la mobilité hors route. Elles fournissent l'expertise, les ressources et l'écosystème de collaboration nécessaires pour relever les défis complexes inhérents au développement de systèmes autonomes robustes et fiables. En s'associant à une plateforme de R&D comme la nôtre, les entreprises peuvent accélérer leurs délais de développement, réduire leurs coûts et acquérir un avantage concurrentiel sur ce marché en pleine expansion.

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