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Comment Emesent SLAM de pointe Wildcat SLAM pour ouvrir la voie dans le domaine de la cartographie autonome

Écrit par Katie Koss | 4 octobre 2020, 14 h 00

Hovermap Emesent, produit primé, Hovermap une charge utile destinée à l'autonomie des drones et LiDAR qui utilise LiDAR et des algorithmes avancés pour générer des nuages 3D précis de l'environnement balayé, ainsi que pour automatiser le vol du drone même en l'absence de signal GPS.

Doté d'uneSLAM 3D SLAM de classe mondiale mise au point par l'agence fédérale australienne de recherche

Le groupe « Robotics and Autonomous Systems » du CSIRO Data61 s'est forgé une réputation mondiale en tant que pionnier dans le développement, depuis 2008, de solutions SLAM[2] basées surLiDAR 3D [1] d'une précision et d'une robustesse exceptionnelles. Wildcat est la dernière SLAM de ce groupe ; s'appuyant sur plus d'une décennie d'expérience, elle établit une nouvelle référence en matière de précision, de robustesse et de vitesse de traitement, et est optimisée pour les applications robotiques.

En janvier 2019, Hovermap la première solution commerciale de cartographie et d'autonomie à utiliser Wildcat, et Emesent le premier utilisateur précoce de Wildcat.

La force grâce à une collaboration étroite et continue

Emesent et une grande partie de l’équipe d’ingénieurs principale faisaient auparavant partie du groupe de robotique du CSIRO, où ils travaillaient en étroite collaboration avecSLAM CSIRO afin d’intégrer Wildcat à la technologie d’autonomie et de cartographie Hovermap Emesent. Les fondateurs ont quitté CSIRO ont créé Emesent commercialiser la Hovermap .

Les liens étroits entre Emesent le groupe CSIRO and Autonomous Systems » CSIRO se poursuivent, grâce à une collaboration continue dans le cadre du programme « Wildcat Early Adopter » et de projets de recherche communs. La colocalisation au sein du pôle high-tech de Pullenvale, à Brisbane, en Australie, a également été bénéfique pour les deux parties, qui ont ainsi pu entretenir des contacts réguliers et mener des activités d'essais conjointes.

Emesent CSIRO associés pour participer au prestigieuxDARPA Challenge, Wildcat constituant un élément central des robots déployés par les deux parties. Cela a stimulé le développement de fonctionnalités clés de Wildcat, telles que la cartographie collaborative multi-agents – indispensable lorsqu’une équipe de robots travaille de concert pour explorer et cartographier une zone. L'équipe conjointe s'est classée quatrième lors de l'épreuve SubT Urban Circuit qui s'est tenue aux États-Unis en début d'année, et a remporté le prix récompensant la localisation d'objets la plus précise, ce qui témoigne de la précision de la solution Wildcat.

Optimisation des performances grâce à des essais sur le terrain et à notre savoir-faire

Grâce à son expérience en robotique, l'équipe Emesent possède une connaissance approfondie des principaux SLAM et sait comment tirer le meilleur parti de ces algorithmes pour l'autonomie et la cartographie.

Hovermap déployé chez nos clients depuis début 2017 – d'abord sous forme de prototype dans le cadre d'un programme d'adoption précoce, puis à l'échelle commerciale depuis 2019. Au cours de cette période, il a accumulé des milliers d'heures de vol et de cartographie autonomes dans des environnements variés et exigeants à travers le monde. Cette mine de données issues de déploiements en conditions réelles a permis à Emesent d'optimiser les SLAM en ajustant les paramètres et en fournissant des retours d'expérience précieux à l'équipe SLAM .

SLAM la cartographie et la navigation en temps réel

SLAM les données de télémétrie et celles des capteurs pour estimer le mouvement du capteur de télémétrie lui-même. Une fois ce mouvement estimé, les données de télémétrie peuvent être projetées dans un repère de coordonnées commun afin de générer une 3D . Le mouvement estimé peut également servir à contrôler la plate-forme robotique sur laquelle sont montés les capteurs. Dans le cas de Wildcat et de Hovermap, les données Lidar de l'IMU sont utilisées pour créer des cartes et contrôler le vol du drone.

Lorsque Hovermap en vol à bord d’un drone, SLAM Wildcat SLAM fonctionne en temps réel pour estimer la position, l’orientation et la vitesse du drone par rapport à son environnement, rendant ainsi superflues les données GNSS. Les algorithmes d’autonomie des drones développés Emesents’appuient sur cette SLAM pour automatiser le vol du drone, lui permettant ainsi de naviguer sans GPS, de planifier des trajectoires sûres et d’éviter les obstacles. Cela nécessite l'exécution de milliers de calculs chaque seconde à bord Hovermap, d'où la nécessité d'une SLAM efficace. La SLAM doit également être extrêmement robuste et fonctionner sans faille dans n'importe quel environnement. Une SLAM pourrait entraîner une perte de navigation – un résultat inacceptable pour un drone en vol. La robustesse, la précision et l'efficacité de Wildcat se sont avérées à la hauteur de la tâche.

Toutes les LiDAR sont stockées à bord de Hovermap retraitées après le vol à l'aide de Wildcat, dans un mode optimisé pour la qualité de la carte plutôt que pour la vitesse de traitement en temps réel. Cela permet d'obtenir des nuages 3D d'une qualité exceptionnelle – sans doute les nuages LiDAR SLAM de la plus haute qualité disponibles sur le marché. La qualité des cartes a même attiré l’attention de Velodyne Lidar ., qui fabrique le Lidar par Hovermap. Bien que de nombreuses entreprises utilisent leurs LiDAR pour développer des produits de cartographie, celle-ci a Hovermap afin de mettre en avant la qualité des cartes pouvant être produites par ces appareils. La qualité des nuages de points est due à la puissance de Wildcat ainsi qu’à la conception unique et à la qualité de fabrication Hovermap.

La capacité à offrir de bonnes performances en temps réel pour l'estimation de l'état et hors ligne pour la génération de cartes constitue un atout majeur de Wildcat par rapport SLAM concurrentes. Les autres solutions sont généralement optimisées pour offrir soit une cartographie précise, soit des performances en temps réel.

Des fonctionnalités performantes pour une cartographie rapide et fiable

Grâce à Wildcat, Hovermap plusieurs fonctionnalités uniques qui le distinguent de la concurrence :

  • Cartographie et autonomie :Hovermap le seul appareil « plug-and-play » au monde à offrir à la fois l'autonomie d'un drone et la cartographie SLAM. Cela permet de collecter des données dans des zones autrement inaccessibles, telles que les mines souterraines.
  • Cartographie précise : Hovermap démontré sa capacité à produire des nuages de points d'une grande précision, dignes d'une levé topographique, ce qui est particulièrement impressionnant pour un système de cartographie mobile SLAM. Il atteint généralement des précisions relatives de +/- 20 mm dans des environnements courants, de +/- 15 mm dans des environnements souterrains et intérieurs typiques, et de +/- 5 mm pour la numérisation à courte distance. Hovermap Wildcat, a contribué à remporter le prix de la détection d'objets la plus précise lors du DARPA Challenge.

  • Des résultats reproductibles :la détection des changements et la surveillance des déformations constituent des applications courantes pour des clients issus de divers secteurs. Cela nécessite d'obtenir des résultats reproductibles lors de la cartographie d'une zone au fil du temps. Hovermap répondu à ces exigences et a permis de détecter des changements de l'environnement à l'échelle inférieure au centimètre.
  • Une navigation sans souci pendant la cartographie :la puissance du Wildcat confère au système une grande résistance aux mouvements irréguliers, aux chocs et aux vibrations. D'autres systèmes exigent une marche ou un vol très réguliers, et il faut veiller à ne pas effectuer de mouvements brusques susceptibles de provoquer SLAM . Hovermap été installé sur des véhicules miniers et soumis à des secousses lors de la descente dans des galeries de minerai, tout en continuant à produire des résultats de grande qualité.
  • Performant dans les environnements pauvres en repères :SLAM reposent sur la reconnaissance de 3D uniques dans l'environnement. Dans les tunnels aux parois lisses ou sur des terrains plats et dépourvus de repères, certains SLAM ne fonctionnent pas correctement. Hovermap démontré son efficacité même dans des environnements difficiles et SLAM, tels que les galeries en pente et les tunnels.
  • Options de déploiement polyvalentes :Hovermap neHovermap pas à la cartographie autonome par drone. Son mécanisme de fixation rapide permet de l'utiliser facilement comme système de cartographie monté sur sac à dos, sur véhicule ou sur câble. Wildcat est compatible avec toutes ces options de déploiement.
  • Traitement rapide des données :Hovermap capable de générer en temps réel une estimation de l'état de vol du drone ainsi que des nuages de points en basse résolution pour une visualisation en ligne, et peut produire des cartes en haute résolution en mode hors ligne en seulement deux fois plus de temps que la durée de la collecte des données.
  • Démarrer / Arrêter la numérisation en mouvement :Hovermap peut être lancée ou interrompue pendant le déplacement. Vous pouvez démarrer une numérisation lorsque le drone est en vol stationnaire ou lorsque vous marchez, si Hovermap fixé sur un sac à dos. D'autres solutions nécessitent des procédures d'étalonnage complexes ou exigent que l'appareil soit complètement immobile au moment de lancer la numérisation.
  • Vitesse élevée de collecte de données :grâce à la robustesse de SLAM , Hovermap être utilisé à des vitesses plus élevées lors de la collecte de données. Des vitesses allant jusqu'à 5 m/s pour la collecte par drone et jusqu'à 40 km/h (11 m/s) pour la collecte par véhicule sont possibles.
  • Prise en charge de la fusion multi-agents en temps réel et de l'optimisation globale :Wildcat a été conçu pour la cartographie coordonnée multi-robots ; il permet ainsi de fusionner en temps réel, pendant la capture, les cartes provenant de plusieurs sources afin d'obtenir un résultat unifié et optimisé à l'échelle globale.
  • Attributs multiples par point :chaque point de données généré par Hovermap plusieurs attributs, tels que l'intensité, l'heure, la portée, le numéro de retour et le numéro d'anneau. Ces attributs offrent de précieuses possibilités de filtrage lorsque les nuages de points sont utilisés pour générer des données dérivées.

Emesent à poursuivre sur la lancée du succès de la SLAM Hovermap Wildcat SLAM grâce à une collaboration continue avec CSIRO et à l'engagement de son équipe de R&D. De nombreuses autres améliorations et de nouvelles fonctionnalités prometteuses sont encore à venir.

[1] Détection et télémétrie par la lumière

[2] Localisation et cartographie simultanées