L’IA utilise l’apparence visuelle pour estimer les distances pour les drones

Un nouveau processus d’apprentissage basé sur le flux optique développé par une équipe de chercheurs de la TU Delft et de l’Université des sciences appliquées de Westphalie permet aux robots d’estimer les distances grâce à l’apparence visuelle des objets en vue. L’apparence visuelle peut inclure des facteurs tels que la forme, la couleur et la texture.

En utilisant cette stratégie d’apprentissage basée sur l’IA, la navigation des petits drones volants peut être améliorée.

L’article a été publié le mois dernier dans Nature Machine Intelligence.

Robots vs. Insectes

Pour permettre aux petits robots volants de posséder le même niveau d’autonomie que les véhicules autonomes de grande taille, ils devront démontrer la même intelligence développée présente chez les insectes volants, ce qui peut être réalisé grâce à des systèmes d’IA très efficaces.

Les petits robots volants actuellement sur le marché ne disposent pas de la quantité nécessaire de capteurs et de puissance de traitement embarqués, ce qui constitue l’un des plus grands défis entourant cette technologie.

Dans la nature, les insectes s’appuient sur le « flux optique », qui est la façon dont les objets bougent dans le champ de vision d’un insecte. Ce flux optique est ce qui leur permet d’atterrir sur des fleurs et d’éviter les prédateurs. Ce qui est surprenant à propos de ce flux optique, c’est qu’il est simple, malgré le fait qu’il est utilisé pour des tâches complexes.

Guido de Croon est professeur de véhicules aériens micro-inspirés de la biologie et auteur principal de l’article.

« Notre travail sur le contrôle du flux optique a commencé par l’enthousiasme pour les stratégies élégantes et simples employées par les insectes volants », a-t-il déclaré. « Cependant, développer les méthodes de contrôle pour réellement mettre en œuvre ces stratégies dans les robots volants s’est avéré être loin d’être trivial. Par exemple, nos robots volants n’atterrissaient pas vraiment, mais ils commençaient à osciller, allant continuellement vers le haut et vers le bas, juste au-dessus de la surface d’atterrissage. »

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Flux optique

Il existe deux limitations principales au flux optique. Premièrement, il fournit des informations mélangées sur la distance et les vitesses, et il ne fournit pas d’informations sur chacune des deux séparément. Deuxièmement, le flux optique est très faible dans la direction dans laquelle le drone se déplace, ce qui a des implications pour l’évitement d’obstacles. En d’autres termes, le robot a le plus de difficulté à détecter les objets vers lesquels il se déplace.

« Nous avons réalisé que les deux problèmes du flux optique disparaîtraient si les robots étaient capables d’interpréter non seulement le flux optique, mais également l’apparence visuelle des objets dans leur environnement », a déclaré Guido de Croon. « Cela permettrait aux robots de voir les distances aux objets de la scène de la même manière que nous, les humains, pouvons estimer les distances sur une image fixe. La seule question était : Comment un robot peut-il apprendre à voir les distances comme cela ? »

Dans la nouvelle approche développée par les chercheurs, les robots s’appuient sur les oscillations pour apprendre à quoi ressemblent les objets dans leur environnement en fonction de la distance. Par exemple, un drone peut apprendre à quel point la texture de l’herbe est fine en fonction de la hauteur à laquelle il se trouve lors de l’atterrissage.

Christophe De Wagter est chercheur à la TU Delft et co-auteur de l’article.

« Apprendre à voir la distance par l’apparence visuelle a conduit à des atterrissages plus rapides et plus fluides que ceux que nous avions obtenus auparavant », a-t-il déclaré. « De plus, pour l’évitement d’obstacles, les robots étaient maintenant également capables de voir les obstacles dans la direction de vol très clairement. Cela n’a pas seulement amélioré les performances de détection d’obstacles, mais a également permis à nos robots d’accélérer. »

Le nouveau développement aura des implications pour les robots volants qui ont des ressources limitées, et il est spécifiquement utile pour ceux qui opèrent dans un environnement confiné.