Les plateformes de R&D jouent un rôle clé dans l'innovation des véhicules autonomes tout-terrain, en surmontant les défis de la perception, du contrôle et de la navigation. Nos équipes dédiées à la R&D et à l'innovation développent des technologies avancées pour améliorer la fiabilité et l'efficacité.
Table des matières :
Le paysage de robotique et véhicules autonomes (VA) se transforme rapidement et a un impact sur des secteurs tels que l'agriculture et la logistique, la défense et l'exploration.
Alors que la navigation autonome urbaine a connu des avancées importantes, le développement des systèmes autonomes robustes et fiables pour faire face à la complexité des environnements tout-terrain reste un défi de taille.
C'est précisément là des plateformes de R&D spécialisées devenir inestimable, en offrant l'expertise, les ressources et l'écosystème collaboratif nécessaires pour faire avancer l'innovation.
La navigation autonome hors route présente un ensemble unique d'obstacles :
Angleterre »s Plateformes de R&D Kipp apporter une solution complète à ces défis en proposant :
Englab's Centre de R&D et d'innovation est un acteur clé du marché de la recherche et du développement de véhicules autonomes tout-terrain, proposant une gamme complète de services et de technologies pour accélérer l'innovation dans ce domaine difficile. Voici quelques exemples précis de leurs contributions :
Une perception précise est essentielle à la navigation autonome, et la technologie LIDAR joue un rôle crucial dans la fourniture d'informations environnementales 3D détaillées. 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 tout-terrain difficiles.
de Matthias Spisser L'approche de l'équipe combine des algorithmes de suivi d'objets multiples (MOT) avec des techniques sophistiquées de filtrage et de clustering pour obtenir un suivi d'objets précis et fiable dans des environnements tout-terrain dynamiques. Les algorithmes sont conçus pour relever les défis posés par le terrain accidenté, les occlusions et les conditions d'éclairage variables. En combinant RANSAC pour la segmentation du sol, DBSCAN pour le clustering et le 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 aux conditions changeantes.
Un suivi robuste des objets est essentiel pour naviguer en toute sécurité dans des environnements dynamiques. L'équipe d'innovation travaille sur ce point pour garantir que les véhicules autonomes et les robots puissent fonctionner de manière sûre et efficace dans des scénarios tout-terrain 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.
La navigation dans des environnements hors route nécessite des systèmes de contrôle de mouvement robustes capables de gérer diverses conditions de terrain (sol dur, boue, sable, végétation haute, rochers, etc.). Notre centre de R&D a développé des systèmes de contrôle de mouvement avancés pour les véhicules tout-terrain, en tirant parti de la modélisation et de la simulation détaillées de la dynamique des véhicules.
Leur approche combine un contrôle basé sur des modèles 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 commande sont conçus pour tenir compte de facteurs tels que le patinage des pneus, le frottement du sol et la dynamique du véhicule, permettant au véhicule de maintenir sa stabilité et de suivre la trajectoire souhaitée, même sur des surfaces inégales ou glissantes. En utilisant une combinaison de commandes par anticipation et par rétroaction, le système peut anticiper et réagir aux changements de l'environnement, garantissant ainsi un mouvement fluide et précis.
Un contrôle précis des mouvements est essentiel pour que les véhicules autonomes puissent naviguer de manière sûre et efficace dans des environnements tout-terrain 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 concerne la livraison autonome, où les robots doivent naviguer sur un terrain accidenté pour atteindre leur destination.
Une planification efficace des trajectoires est essentielle pour optimiser les opérations agricoles et maximiser la productivité. Leurs algorithmes CCPP (Complete Coverage Path Planning) sont conçus pour générer des trajectoires de couverture efficaces et complètes pour les robots autonomes en milieu agricole.
L'approche CCPP de notre équipe prend en compte divers facteurs, notamment la forme du terrain, les obstacles et les contraintes du véhicule, afin de minimiser le temps de fonctionnement et la consommation de carburant. Les algorithmes sont conçus pour générer des trajectoires fluides et continues, y compris des virages efficaces en bout de terrain, garantissant ainsi que l'ensemble du champ est couvert sans chevauchements ni espaces inutiles. En utilisant une combinaison de techniques de décomposition des champs, d'exploration de trajectoires et d'optimisation, le système peut générer des trajectoires quasi optimales pour diverses tâches agricoles.
Une planification optimisée des trajectoires est essentielle pour maximiser l'efficacité des robots agricoles autonomes. L'équipe travaille sur ce point pour aider les agriculteurs à réduire les coûts et à améliorer la productivité. L'un des cas d'utilisation est la pulvérisation autonome, où les robots doivent couvrir l'ensemble du champ avec des pesticides ou des engrais de manière précise et efficace.
Une collaboration homme-robot fluide est cruciale pour de nombreuses applications, et le système « Follow-Me » de notre équipe d'innovation offre aux humains un moyen intuitif et efficace d'interagir avec des véhicules autonomes. Cette technologie permet aux véhicules autonomes de suivre un opérateur humain dans des environnements non structurés, ce qui permet un contrôle mains libres et une efficacité accrue.
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 faciale, le système peut identifier et suivre avec précision l'opérateur prévu, même dans des environnements bondés 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 faciles à utiliser et plus adaptables aux besoins humains. Un cas d'utilisation concerne la logistique des entrepôts, où des véhicules autonomes peuvent suivre les travailleurs pendant qu'ils préparent et emballent les commandes, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la charge physique des travailleurs humains.
Une meilleure compréhension de l'environnement est cruciale pour la navigation autonome, et la segmentation sémantique constitue un moyen efficace 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 la classe d'objet correspondante (ciel, herbe, végétation, obstacle, trajectoire), le véhicule peut prendre des décisions plus éclairées en matière de navigation et de planification de trajectoire. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les zones traversables, éviter les obstacles et même prévoir le comportement d'autres objets de la scène. Leur approche utilise des modèles d'apprentissage profond optimisés pour les performances en temps réel sur les plateformes intégrées, permettant l'utilisation de la segmentation sémantique dans des environnements aux ressources limitées.
La segmentation sémantique permet de mieux comprendre l'environnement, ce qui permet des fonctionnalités de navigation autonome plus sophistiquées. Nos experts y travaillent afin d'améliorer la sécurité et la fiabilité des véhicules autonomes dans des environnements complexes et non structurés. Un cas d'utilisation concerne la conduite autonome hors route, où le véhicule doit faire la distinction entre les différents types de terrain pour planifier des trajets sûrs et efficaces.
Plateformes de R&D sont indispensables pour favoriser l'innovation en matière d'autonomie tout-terrain. Ils fournissent l'expertise, les ressources et l'écosystème collaboratif 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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