Naio Technologie at Toulouse, France, 20/08/2015 – Tien Tran – http://tien-tran.com
L’objectif premier de la vision sur nos robots est bien entendu la fiabilisation de son parcours, entre les rangs et en fin de ligne pour son demi-tour. Le développement d’algorithmes pour l’un et son adaptation sur l’autre accroissent considérablement leurs performances. Mais sa vision offre également des perspectives bien plus grandes…
Les algorithmes utilisés actuellement sur Anatis en suivi de salades sont en cours de tests sur Oz : cette période de test est obligatoire car la caméra n’est pas positionnée au même endroit sur le petit robot, beaucoup plus bas. Les algorithmes développés pour Anatis sont donc à adapter à Oz. Mais le gain de fiabilité est énorme : comme certains algorithmes sont à la fois sur Oz et sur Anatis, le fait d’avoir le même guidage sur deux machines différentes valide de surcroit les tests faits. Dès que nous aurons validé la vision sur OZ, les prochains développements seront de faire de la fusion de senseurs, c’est-à-dire de fusionner toutes les informations entre le laser, la vision et la centrale inertielle afin d’augmenter encore la précision du système de guidage.
Dans le cadre de son positionnement et de son guidage précis, la localisation 3D du robot via sa vision va lui permettre de se localiser précisément dans l’environnement, en complément des odomètres ronds. Ainsi, en cas de terrain glissant et de « patinage » des roues, la localisation visuelle lui permettra d’être encore plus précis sur les distances parcourues et ainsi d’effectuer ses lignes beaucoup plus précisément. Nous avons également mis en place les « piquets rouges » en fin de ligne pour rassurer Oz : si l’environnement est vraiment hostile, le robot aura ce repère pour se diriger en fin de ligne et assurer son demi-tour en toute quiétude.
A terme, la vision de nos robots offrira même la possibilité de mesurer le taux d’enherbement d’une parcelle pour que l’agriculteur puisse avoir une cartographie, et donc prévoir un désherbage optimisé avec son robot.
