Une équipe de recherche a développé un logiciel de conduite autonome qui permet aux capteurs bon marché de détecter des obstacles transparents tels que les murs en verre, offrant une alternative aux capteurs haute performance. Cette technologie peut être utilisée dans les robots existants, annulant la nécessité d'un équipement supplémentaire tout en garantissant des performances de détection égales à celles offertes par des équipements conventionnels coûteux.
Le document est publié dans la revue Transactions IEEE sur l'instrumentation et la mesure. L'équipe était dirigée par le professeur Kyungjoon Park au Département de génie électrique et d'informatique, Daegu Gyeongbuk Institute of Science & Technology.
Les robots de conduite autonomes utilisent généralement des capteurs lidar pour détecter leur environnement et naviguer. Fonctionnant comme des «yeux laser», les capteurs LiDAR coûteux déterminent la distance et la structure en projetant la lumière et en mesurant le temps de réflexion.
Les capteurs lidar bon marché ne peuvent pas détecter des objets transparents tels que ceux en verre; Ils peuvent les confondre avec un espace vide, entraînant potentiellement une collision. Les capteurs ou caméras LiDAR à ultrasons haute résolution n'ont pas cette limitation, mais leur utilisation augmente la complexité du système et augmente les coûts de centaines de milliers à des millions de won.
Pour fournir une alternative, une équipe de recherche de DGIST dirigée par le professeur Kyungjoon Park a développé une cartographie probabiliste de navigation incrémentielle (PINMAP), un algorithme qui aborde la résolution de problèmes via le logiciel, pas le matériel. Pinmap accumule des données de points rares que les capteurs LiDAR bon marché ne peuvent détecter que sporadiquement. En utilisant ces données, Pinmap calcule de manière probabiliste la probabilité de la présence de parois en verre au fil du temps.
L'algorithme PINMAP est basé sur le cartographe (cartographie de cartes) et NAV2 (navigation), qui sont des outils open-source qui sont largement utilisés dans l'écosystème ROS 2. Pinmap a l'avantage d'une applicabilité facile tout en éliminant la nécessité de modifier la structure du système existante.
Au lieu de mettre à niveau les capteurs à un coût élevé, l'algorithme modifie la façon dont les capteurs existants gèrent les données; Autrement dit, il utilise un logiciel pour améliorer les performances de détection des capteurs LIDAR bon marché.
Dans une expérience du monde réel mené à DGIST, Pinmap a détecté des parois en verre avec une précision de 96,77%, qui est bien supérieure au taux de détection de près de 0% de l'approche traditionnelle en utilisant les mêmes capteurs lidar bon marché (cartographe-slam). La différence logicielle que Pinmap propose a démontré un énorme coup de pouce de performances.
Le professeur Park a déclaré: « Pinmap retourne la sagesse conventionnelle selon laquelle les performances matérielles équivalent aux performances du système et propose une nouvelle norme par laquelle les logiciels peuvent améliorer les capacités des capteurs. Cette étude montre que la garantie de conduite autonome stable est possible sans s'appuyer sur des équipements haute performance. »
L'algorithme développé par l'équipe de recherche offre un avantage économique substantiel car il obtient des performances de détection comparables à celles des capteurs LiDAR coûteux à moins d'un dixième du coût. Cette technologie devrait réduire les collisions entre les robots de conduite autonomes et le verre ou les murs acryliques transparents dans des espaces intérieurs tels que les hôpitaux, les aéroports, les centres commerciaux et les entrepôts, contribuant ainsi au déploiement à grande échelle de robots de service.
