Des chercheurs de l'ETH Zürich et de l'Université de Bologne ont récemment créé PULP Dronet, un véhicule aérien sans pilote (UAV) de taille nanométrique de 27 grammes avec un moteur de navigation visuelle basé sur l'apprentissage en profondeur. Leur mini-drone, présenté dans un article pré-publié sur arXiv, peut fonctionner à bord d'un bout à bout, pipeline visuel en boucle fermée pour une navigation autonome alimentée par un algorithme d'apprentissage en profondeur de pointe.

« Cela fait maintenant six ans que l'ETH Zürich et l'Université de Bologne sont pleinement engagés dans un projet commun :la plate-forme parallèle ultra-basse consommation (PULP), " Danièle Palossi, Francesco Conti et Prof. Luca Benini, les trois chercheurs qui ont mené l'étude, qui travaillent dans un laboratoire dirigé par le Pr Benini, a dit TechXplore par e-mail. "Notre mission est de développer un open source, plate-forme matérielle et logicielle hautement évolutive pour permettre des calculs écoénergétiques où l'enveloppe de puissance n'est que de quelques milliwatts, comme les nœuds capteurs pour l'Internet des Objets et les robots miniatures comme les nano-drones de quelques dizaines de grammes."

Dans les drones de grande et moyenne taille, le budget de puissance et la charge utile disponibles permettent l'exploitation de dispositifs de calcul puissants haut de gamme, tels que ceux développés par Intel, Nvidia, Qualcomm, etc. Ces appareils ne sont pas une option envisageable pour les robots miniatures, qui sont limités par leur taille et les restrictions de puissance qui en découlent. Pour surmonter ces limites, l'équipe a décidé de s'inspirer de la nature, spécifiquement des insectes.

"Dans la nature, les petits animaux volants tels que les insectes peuvent effectuer des tâches très complexes tout en ne consommant qu'une infime quantité d'énergie pour détecter l'environnement et penser, " Palossi, Conti et Benini ont expliqué. « Nous voulions exploiter notre technologie informatique écoénergétique pour reproduire essentiellement cette fonctionnalité. »

Pour reproduire les mécanismes d'économie d'énergie observés chez les insectes, les chercheurs ont d'abord travaillé sur l'intégration d'une intelligence artificielle de haut niveau dans l'enveloppe de puissance ultra-mince d'un nano-drone. Cela s'est avéré assez difficile, car ils devaient répondre à ses contraintes énergétiques et à des exigences de calcul en temps réel strictes. L'objectif principal des chercheurs était d'atteindre des performances très élevées avec très peu de puissance.

"Notre moteur de navigation visuelle est composé d'une âme matérielle et logicielle, " Palossi, Conti et Benini ont dit. « Le premier est incarné par le parallèle, paradigme ultra-basse consommation, et le premier par le DroNet Convolutional Neural Network (CNN), précédemment développé par le Robotics and Perception Group de l'Université de Zürich pour les gros drones « sans contrainte de ressources », que nous avons adaptés pour répondre aux exigences énergétiques et de performance."

Le système de navigation prend une image de caméra et la traite avec un CNN à la pointe de la technologie. Ensuite, il décide comment corriger l'attitude du drone pour qu'il se positionne au centre de la scène actuelle. Le même CNN identifie également les obstacles, arrêter le drone s'il détecte une menace imminente.

"Essentiellement, notre PULP Dronet peut suivre une voie de rue (ou quelque chose qui y ressemble, par exemple. un couloir), éviter les collisions et freiner en cas d'obstacles inattendus, ", ont déclaré les chercheurs. "Le véritable saut apporté par notre système par rapport aux robots volants de poche du passé est que toutes les opérations nécessaires pour réaliser une navigation autonome sont exécutées directement à bord, sans aucun besoin d'un opérateur humain, ni d'infrastructure ad-hoc (par exemple, caméras ou signaux externes) et en particulier, sans aucune station de base distante utilisée pour le calcul (par exemple, ordinateur portable distant)."

Dans une série d'expériences sur le terrain, les chercheurs ont démontré que leur système est très réactif et peut empêcher les collisions avec des obstacles dynamiques inattendus jusqu'à une vitesse de vol de 1,5 m/s. Ils ont également découvert que leur moteur de navigation visuelle est capable d'une navigation intérieure entièrement autonome sur un chemin inédit de 113 m.

L'étude menée par Palossi et ses collègues introduit une méthode efficace qui intègre un niveau d'intelligence sans précédent dans des appareils avec des contraintes de puissance très strictes. C'est en soi assez impressionnant, car permettre la navigation autonome dans un drone de poche est extrêmement difficile et a rarement été réalisé auparavant.

« Contrairement à un nœud périphérique intégré traditionnel, ici, nous sommes contraints non seulement par l'énergie disponible et le budget de puissance pour effectuer le calcul, mais nous sommes également soumis à une contrainte de performance, " les chercheurs ont expliqué. " En d'autres termes, si le CNN fonctionnait trop lentement, le drone ne pourrait pas réagir à temps, éviter une collision ou tourner au bon moment."

Le minuscule drone développé par Palossi et ses collègues pourrait avoir de nombreuses applications immédiates. Par exemple, un essaim de PULP-Dronets pourrait aider à inspecter les bâtiments effondrés après un tremblement de terre, atteindre des endroits inaccessibles aux sauveteurs humains dans des délais plus courts, ainsi sans mettre la vie des opérateurs en danger.

"Chaque scénario où les gens bénéficieraient d'un petit, agile, et le nœud de calcul intelligent est maintenant plus proche, allant de la protection des animaux à l'assistance aux personnes âgées/enfants, inspection des cultures et des vignobles, exploration de zones dangereuses, missions de sauvetage et bien d'autres, ", ont déclaré les chercheurs. "Nous espérons que nos recherches amélioreront la qualité de vie de chacun."

Selon Palossi et ses collègues, leur étude récente n'est qu'une première étape vers la mise en place d'une intelligence embarquée véritablement « biologique » et il reste encore plusieurs défis à surmonter. Dans leurs futurs travaux, ils prévoient de relever certains de ces défis en améliorant la fiabilité et l'intelligence du moteur de navigation embarqué; cibler de nouveaux capteurs, des capacités plus sophistiquées et de meilleures performances par watt. Les chercheurs ont rendu public tout leur code, jeux de données et réseaux de formation, ce qui pourrait également inspirer d'autres équipes de recherche à développer des systèmes similaires basés sur leur technologie.

"À long terme, notre objectif est d'obtenir des résultats similaires à ce que nous avons présenté ici sur un robot volant de la taille d'un pico (quelques grammes en poids, de la dimension d'une libellule), " ont ajouté les chercheurs. " Nous pensons que la création d'une communauté forte et solide de chercheurs et de passionnés articulée autour de notre vision sera fondamentale pour atteindre cet objectif ultime. Pour cette raison, nous avons rendu toutes nos conceptions de code et de matériel disponibles en open source pour tout le monde."

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