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Au CSAIL (Computer Science and Artificial IntelligenceIntelligence Laboratory) du MIT (Massachusetts Institute of Technology), des équipes de chercheurs et leurs étudiants se sont spécialisés dans le développement de systèmes de détection des obstacles pour les drones. Un défi technique que ces experts classent parmi « les plus ardus de la science informatique » en raison de la nécessité de réaliser des calculs en temps réel et de gérer des variables comme le ventvent et la météométéo. Ils viennent de dévoiler les résultats de deux expérimentations dans lesquelles des algorithmes aident des drones à naviguer avec précision dans des environnements exigus et encombrés. Dans la réalité, il pourrait s'agir d'une forêt, de décombres et autres anfractuosités dans lesquels seul ce type d'appareil pourrait se faufiler.
Dans la première démonstration présentée dans la vidéo ici, on voit un drone se déplacer avec précision dans un labyrinthe en 3D fait de cordes. Il effectue des mouvementsmouvements en épingle à cheveux et en huit sur, sous et autour des obstacles à une vitessevitesse d'un mètre par seconde. Pour percevoir son environnement, le quadricoptère est équipé de capteurscapteurs optiques de mouvement et d'une centrale inertielle grâce auxquels il peut estimer avec précision la position des obstacles.
Plus précisément, l'algorithme qui le pilote découpe l'espace en identifiant les zones dégagées puis les relie entre elles pour définir un parcours de vol sans risque. « Plutôt que de planifier des trajectoires basées sur le nombre d'obstacles, il est beaucoup plus gérable de faire l'inverse : choisir les segments d'espaces libres à travers lesquels le drone peut naviguer », explique l'un des étudiants du CSAIL qui a travaillé sur ce programme (voir l'article scientifique). Une approche déjà utilisée par un autre projet du MIT dans lequel un algorithme de vision stéréoscopique permet à un drone de détecter et d'éviter les obstacles en volant à près de 50 km/h.
Le drone de la présente démonstration n'est pas aussi rapide, mais il effectue des manœuvres beaucoup plus complexes qui lui permettent de se déplacer dans des environnements denses. Il s'agit d'un modèle issu du commerce qui mesure 92 millimètres et pèse seulement 34 grammes, ce qui lui assure une grande agilité.
Dans cette vidéo tournée au MIT, on découvre le fonctionnement des algorithmes de détection des obstacles. Le premier guide un drone quadricoptère pour naviguer avec précision dans un labyrinthe en 3D fait de cordes. Dans la seconde démonstration, c’est un avion à hélice en modèle réduit qui trace sa route en évitant les embûches. Dans les deux cas, les algorithmes n’identifient pas les obstacles, mais plutôt les espaces libres par lesquels ils savent que les engins pourront passer sans encombre. © MIT CSAIL, YouTube
Les algorithmes sont disponibles en open source
Une seconde expérience a été menée avec un modèle réduit d'avion à hélice. Une fois l'appareil lancé, le logiciel détecte l'obstacle à venir et modifie la trajectoire en temps réel pour éviter la collision. Pour cela, il pioche dans une base de données qui contient des tunnels virtuels préprogrammés qui sont autant de routes possibles. L'avion sélectionne celui qui n'interfère avec aucun obstacle. « Pendant qu'il vole, le drone parcourt continuellement la base de données pour assembler les chemins qui, par calcul informatique, garantissent d'éviter les obstacles », explique un autre étudiant impliqué dans le projet (voir l'article scientifique disponible sur arxiv). Selon ses concepteurs, ce logiciel peut fonctionner avec des drones de différents gabarits, mais également avec des véhicules terrestres ou des robots-marcheurs.
Les algorithmes utilisés dans les deux expérimentations qui sont open source et disponibles via GitHub ont été à l'origine conçus pour le robot bipède Atlas qui s'est illustré lors de l'édition 2013 du Darpa Robotics Challenge. Quant aux débouchés concrets de ces technologies, les auteurs évoquent l'utilisation de drones explorateurs capables de se faufiler dans des grottes, des endroits difficiles d'accès pour assurer notamment des missions recherche et de secours.
Mais le perfectionnement de la détection d'obstacles appliquée aux drones grand public peut également contribuer à renforcer la sécurité de ces appareils alors qu'ils connaissent un essor fulgurant. Cette technologie sera également indispensable aux futurs drones-livreurs qui, nous promet-on, pourraient apparaître dans le ciel dès l'année prochaine.
