Après les voitures autonomes, pourquoi ne pas créer des drones autonomes? Bon nombre de chercheurs se penchent d’ores et déjà sur ce problème. Mais pour les drones de petite taille, le challenge est plutôt difficile, car le matériel que peut embarquer un tel appareil est limité. En particulier, il ne pourra pas s’appuyer sur des systèmes de détection par laser (LIDAR) utilisés par les voitures autonomes, car ils sont trop lourds.
Une équipe de chercheurs du MIT vient maintenant de présenter un système de détection d’obstacles basé sur la vision stéréoscopique. Celle-ci est fournie par deux caméras fixées sur chaque aile. Les images captées sont analysées par un algorithme qu’ils ont mis au point et qui tourne sur deux processeurs quadcore. Au total, cet équipement ne coûte que 1 700 dollars.
Si les chercheurs peuvent se contenter d’un tel matériel, c’est parce qu’ils ont optimisé leurs calculs au maximum. « Les algorithmes traditionnel vont explorer la profondeur de champs à de multiples distances pour déterminer si un objet se trouve sur le chemin. Une telle approche, toutefois, demande beaucoup de calculs et limite la vitesse du drone à 10 km/h, à moins d’utiliser du matériel spécialisé », expliquent les chercheurs dans une note de blog.
Leur système, baptisé « Pushbroom Stereo », n’analyse l’espace qu’à une distance de dix mètres sans se préoccuper des distances intermédiaires. Ils estiment, en effet, que c’est suffisant lorsque le drone avance à 50 km/h. « Le monde tout simplement ne changera pas beaucoup entre les différents mesures », soulignent les chercheurs. Le résultat, en tous les cas, est assez convaincant, comme le montre cette vidéo.
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