Quand la linguistique affine les déplacements du robot

Par 01 mars 2011
Mots-clés : Smart city, Europe
un robot

Pour rendre plus efficace la reconnaissance de son environnement via la cartographie, il est possible de permettre au robot de se poser à chaque fois la question de savoir si la zone est occupée ou au contraire vacante.

Pour améliorer le déplacement des robots dans des environnements inconnus, des chercheurs du Centre Européen des logiciels informatiques et de l’Université Polytechnique de Madrid proposent d'améliorer les systèmes de navigation utilisés actuellement et qui cartographient en permanence l'environnement à parcourir. Ici, l'équipe suggère de permettre au robot de se poser des questions lors de chaque déplacement. Cela, via un dispositif baptisé de technique antonymique. En clair, dès qu'elle doit avancer, la machine s'interroge systématiquement pour savoir si l'espace est vacant ou occupé.

Travailler sur la précision

En règle générale, les robots dits autonomes sont capables de se déplacer dans des environnements inconnus en évitant les obstacles sur leur route. Pour y parvenir, ils élaborent des cartes de ce qu'ils voient, qui leur permettent d'identifier les espaces vacants de ceux occupés. Cela, grâce à des capteurs (d'image, de distance…). Le problème, expliquent les chercheurs, c'est que ces systèmes sont encore souvent imprécis, en particulier quand il s'agit de capteurs ultrasons. En appliquant le système dit linguistique mis au point, cela permet à la machine d'affiner sa reconnaissance des lieux.

Créer un langage

En effet, le terme occupé signifiera qu'il existe des éléments physiques qu'il devra éviter, et qu'il a déjà plus ou moins identifiés. Celui de vacant correspondra à un endroit que le robot n'a pas encore identifié. Mais pas que celui-ci est vide. Du coup, il pourra établir de nouveau une reconnaissance des lieux. A noter que selon les chercheurs, le système mis au point se repose sur des capteurs ultra-sons à bas prix déjà présents dans la plupart des machines robotisées, et qui ne produisent qu'un faible volume de données à analyser. Ce qui fait qu'il peut être ajouté sans grande difficulté à des solutions existantes.

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