Plus précisément, c'est le Groupe de Travail 2 du GDR qui était à l'honneur, spécialisé dans les véhicules autonomes et terrestre. Les enjeux sont multiples comme l'ont fait remarquer les différents intervenants : le transport urbain, mais aussi l'agriculture, le domaine militaire, ou l'exploration. Dans tous les cas, la problématique reste la même : comment créer des robots autonomes, capables de suivre des trajectoires sans trop de marge d'erreur, de détecter des obstacles... et surtout de ne pas perdre le contrôle, voire de se retrouver les roues en l'air ?
Pour Roland Lenain, premier intervenant, plusieurs paramètres sont à prendre en compte dans la dynamique des robots mobiles : environnement structuré ou pas, terrain plat ou contenant des bosses, propriétés d'adhérence (bitume, herbe...), mais aussi le nombre de roues ou le centre de gravité du robot. Suivant la complexité de ces paramètres, plusieurs algorithmes seront à mettre en oeuvre pour corriger les écarts qui peuvent intervenir, en comparant les données obtenues en simulation avec les sorties du robot sur le terrain.
Un exemple concret ? Lors d'un des tests, le robot atteint une vitesse qui le rend incontrôlable. Résultat : un joli tête à queue « qui arrive aussi à Sébastien Loeb ». Ici, la solution sera de trouver la vitesse maximale à l'angle de braquage maximal du robot, et de faire en sorte qu'il ne les dépasse pas.
Modéliser l'environnement : quand Kinect rencontre Google Street View
Autre thème abordé cette fois par Patrick Rives, chercheur à l'INRIA de Sofia Antipolis : la représentation de l'environnement, cruciale pour permettre la navigation autonome d'un robot. Partant d'exemples existants de cartographie 3D, notamment en provenance de l'IGN, Patrick Rives affirme que ces cartes 3D sont insuffisantes pour la robotique, car basée sur des approximations.Le chercheur évoque également les technologies telles que Google Street View, basées sur des photographies sphériques, pour pointer leur principal défaut : l'absence de profondeur. Or, le robot, pour se déplacer, a naturellement besoin d'informations précises, évaluées à une dizaine de cm, et d'évaluer la profondeur de l'environnement.
Selon Patrick Rives, plusieurs types de capteurs permettent de corriger ce défaut, mais présentent des limitations. Ainsi, Kinect a l'avantage de combiner photographie et carte de profondeur mais ne propose pas de vue à 360°. Les systèmes multi-caméras existants sont également limités par leur résolution, trop faible et incohérente selon les parties de l'image.
Partant de ces limitations, l'équipe de Patrick Rives a imaginé un système composé de 6 caméras stéréoscopiques à haute résolution, offrant ainsi les données de profondeur requises. Les images collectées ont ensuite été assemblées, en utilisant les données odométriques du robot, c'est à dire la mesure de sa position en fonction du déplacement de ses roues.
Plusieurs tests pratiques ont été réalisés à la suite de cette modélisation. Le plus abouti a été réalisé sur une place de Clermont Ferrand, un véhicule sans conducteur ayant parcouru les lieux, avec des réactions diverses des passants : certains n'ont même pas remarqué la présence du véhicule autonome, d'autres ont cherché à provoquer ses réactions. Autre expérimentation à Nancy : un véhicule piloté humainement effectue une marche arrière devant un véhicule autonome.
Deux robots valent mieux qu'un !
On termine ce tour d'horizon de ces sessions riches en données avec une intervention sur la coopération entre plusieurs robots, qui peut avoir un intérêt évident, notamment pour l'exploration de terrains inconnus. Trois avantages sont cités par Simon Lacroix, directeur de rechreches au Laboratoire d'Analyses et d'Architecture des Systèmes (LAAS) de Toulouse : la possibilité de couvrir davantage d'espace, la prévention des pannes (un robot pouvant remplacer un autre défectueux) et surtout, la complémentarité de plusieurs robots pour une tâche d'exploration.
Ainsi, dans l'exemple étudié, un robot terrestre se fait assister par un robot aérien qui va fournir des données sur le terrain et ses obstacles, invisibles aux capteurs du robots terrestre. Une entraide robotique qui peut avoir son intérêt, comme l'évoque le chercheur, dans des situations délicates telles que l'exploration d'environnements accidentés après une catastrophe...
