Drone-MIT

Amazon et d’autres entreprises ont de grands projets de drones de livraison. Pour arriver au point où les drones de livraison sont vraiment sûrs et prêts à devenir des technologies grand public, l’un des aspects qui doit être améliorés est de les rendre plus agiles et capables de surmonter des obstacles complexes lorsqu’ils sont en vol. C’est quelque chose que les chercheurs du MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) cherchent à perfectionner.

Des drones plus efficaces

Leur nouvelle technologie « NanoMap » aux drones de naviguer de façon constante à des vitesses de 50 kph par heure à travers des endroits remplis d’obstacles, tels que des forêts ou des entrepôts, dans lesquels la moindre erreur pourrait être fatale.

«NanoMap » est un système de cartographie qui permet aux drones de voler à grande vitesse dans des environnements denses comme les forêts et les entrepôts», a déclaré Pete Florence, étudiant diplômé du MIT CSAIL. « L’idée clé du système est qu’il modélise activement et tient compte de l’incertitude de ne pas être sûr à 100% de l’emplacement où il dans l’espace. Cela en fait une approche plus souple pour voler dans des environnements réels, et crée une intégration plus profonde entre la perception et le contrôle.  »

NanoMap se compose d’un système de détection de la profondeur, qui relie de manière transparente une série de mesures concernant les environs d’un drone. Cela lui permet d’anticiper ce qu’il doit faire concernant à la fois ce qu’il regarde en temps réel, mais aussi ce qu’il pourrait voir dans le futur. Cette approche est complètement différente des technologies de pilotage de drones existantes, qui dépendent systématiquement de cartes complexes qui indiquent au drone exactement ce qui ce trouve dans son environnement.

L’idée d’un drone à haute vitesse qui ne transpire pas les petits détails sur son emplacement exact semble, au mieux, contre-intuitif et, au pire, un peu effrayant, mais la technologie intelligente a démontré qu’il est étonnamment efficace. Sans l’utilisation du système NanoMap, le drone de test du MIT s’est écrasé 28% du temps, avec le NanoMap, ces accidents ont été réduits à seulement 2%.

Selon Pete Florence, la technologie pourrait théoriquement également être utilisée dans n’importe quel matériel impliquant la navigation autonome, notamment les voitures. Cependant, il y a encore beaucoup de travail à faire.

« Il y a beaucoup plus à faire en matière d’amélioration de nos systèmes de planification, de contrôle, de perception et d’évitement d’obstacles locaux », a-t-il déclaré. « à titre d’exemple, nous avons l’intention de travailler sur notre système afin qu’il puisse un jour incorporer d’autres informations liées à l’incertitude, comme par exemple tenir compte de l’incertitude des mesures de détection de la profondeur. » Ce travail a été soutenu en partie par le programme Fast Lightweight Autonomy de DARPA.

[via Digital Trends]