Challenge MOBILEX – Equipe REFLEX

Accélérer la recherche et révolutionner la mobilité autonome des véhicules terrestres en environnement complexe.

Qu’est-ce que le Challenge MOBILEX ?

 

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Le Challenge MOBILEX (MOBILité en environnement complEXe) vise à relever le défi de la navigation autonome de véhicules en environnement déstructuré et complexe. Lancé par l’Agence de l’Innovation de Défense (AID), en partenariat avec l’Agence Nationale pour la Recherche (ANR), l’Agence d’Innovation pour les Transports et le Centre National d’Études Spatiales (CNES), ce projet est dédié à la recherche et au développement d’innovations technologiques. Déployé sur une période de 3 ans, il permet à 7 équipes, préalablement sélectionnées, de s’affronter sur des défis de difficulté croissante.

Le Challenge MOBILEX a pour objectif d’apporter de nouvelles technologies pour permettre au robot d’opérer dans des environnements hostiles (obstacles naturels et artificiels, pentes, faibles couvertures GNSS, etc) et sous contraintes environnementales (pluie intense, fumée, vent violent, etc). Il vise à réduire les contraintes physiques et mentales pesant sur les opérateurs en leur permettant de gérer de façon autonome la trajectoire des véhicules terrestres. À terme, les technologies développées seront utiles dans des projets plus opérationnels comme des capacités de navigation avancées, que ce soit à bord des véhicules ou à distance via téléopération assistée, applicable tant dans les domaines civils que militaires, sur Terre ou dans l’Espace.

Sur les 7 équipes sélectionnées pour relever ces défis, Magellium Artal Group en association avec le CEA-List, laboratoire spécialisé dans les systèmes numériques intelligents, participent à travers l’équipe REFLEX pour REactive Field Locomotion EXploration.

Un démonstrateur robotisé, le Barakuda, est mis à disposition par Shark Robotics pour chaque équipe. Piloté à l’aide d’une interface, l’opérateur peut diriger le robot, surveiller son statut et gérer ses fonctionnalités en temps réel. Les équipes doivent donc proposer leurs propres solutions et innovations afin de le rendre autonome.

Les équipes font face à un défi par an et doivent présenter, tous les ans, les résultats du défi et les technologies développées devant un jury.

 

L’approche innovante de l’équipe REFLEX inspirée de la robotique spatiale

 

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Le défi 1 consiste à la première conception-réalisation de la brique MOBILEX afin de mettre en place un système fiable qui intègre des briques algorithmiques open-source (et/ou existantes au sein du consortium) et permet d’assurer les fonctionnalités principales du défi.

Pour répondre à ce premier défi, notre équipe REFLEX s’appuie sur l’expertise historique de Magellium Artal Group en robotique spatiale et plus particulièrement dans les algorithmes de vision par ordinateur, basé sur l’usage de caméras. L’approche de notre équipe vise à transférer les technologies du domaine d’application spatial vers le terrestre. En effet, les problématiques et contraintes relevées lors de ce défi sont similaires à celles rencontrées depuis des décennies par les missions d’explorations planétaires comme PathFinder, Spirit, Curiosity et Perseverance ou encore au projet européen Exomars, dans lequel Magellium Artal Group a contribué au niveau du logiciel de navigation autonome.

 

La stéréo-vision est la modalité principale de perception des rovers d’exploration planétaire. L’atout principal de REFLEX réside dans l’utilisation de capteurs passifs, présentant de nombreux avantages par rapport aux capteurs actifs de type LiDAR.

Si les LiDAR ont généralement une plus grande portée et une meilleure précision à longue distance que les bancs stéréo, ils se comportent comme des gyrophares infra-rouges les rendant peu adaptés à certains contextes militaires opérationnels qui nécessitent un niveau de discrétion spécifique. De plus, ceux-ci ne sont pour l’instant que très peu utilisés en robotique spatiale, notamment du fait de leur consommation électrique importante et de leur relative fragilité.

A l’inverse, l’utilisation de bancs stéréo, composés de deux caméras, permet au robot de calculer, de façon similaire à la vision humaine, une représentation 3D de son environnement proche à haute fréquence. Ces capteurs étant passifs, ils offrent l’avantage d’être peu gourmands en énergie, peu fragiles, relativement bon marché et discrets. Ces caractéristiques les rendent particulièrement intéressants pour les domaines spatiaux et militaires.

Outre les caméras, l’équipe REFLEX a intégré divers capteurs : une centrale inertielle (pour la mesure des accélérations), un gyroscope (pour la mesure de l’orientation) et un système Dual-GNSS RTK (pour une position absolue précise et angle de lacet).

Ces équipements, montés sur la plateforme robotique, permettent au robot de se doter de capacité de compréhension de son environnement, de localisation précise et de navigation autonome efficace et sécurisée.

 

Le développement d’algorithmes spécifiques pour répondre aux besoins du Challenge MOBILEX

 

Les équipements ajoutés au robot BARAKUDA vont lui permettre de générer nombre de données relatives à son environnement. Il va ensuite traiter ces données afin de modéliser son environnement, calculer la trajectoire la plus optimale et faire le suivi de cette trajectoire, de manière autonome et en temps réel.

Plusieurs catégories d’algorithmes ont été conçues par l’équipe REFLEX afin d’assister le robot :

  • Perception pour créer de façon autonome une représentation de son environnement ;
  • Localisation afin de connaître de façon précise et à tout instant sa position et son orientation ;
  • Navigation pour permettre au robot de se déplacer de façon autonome et sécurisée dans son environnement ;
  • Supervision pour la gestion en cas d’erreur, le calcul et la sauvegarde des données.

Le CEA-list apporte son expertise dans le développement d’algorithmes spécifique au calcul et suivi de trajectoire. Le contrôleur prédictif est ainsi développé par le CEA et l’algorithme de suivi de la trajectoire fait actuellement l’objet d’une thèse.

La lecture de ces données est rendue possible grâce à l’installation d’une IHM basée sur de notre solution LittleFox, le lecteur vidéo des forces spéciales françaises. A travers cette IHM, l’objectif de notre équipe est de proposer une interface claire, ergonomique et complète à l’opérateur pour contrôler et superviser la plateforme robotique. Générant un flux vidéo au format STANAG4609, ce format standardisé de l’OTAN permet d’associer un flux de métadonnées à un flux vidéo et de renseigner notamment la position et l’orientation du robot ou sa vitesse. Enfin, le pilotage du robot se fait à l’aide d’un joystick qui sert à sélectionner la vitesse de déplacement.

Toutefois, même si l’objectif est d’autonomiser le robot, l’opérateur garde la main mise sur celui-ci en navigation autonome. Un arrêt sécurisé est présent sur l’IHM et permet de déclencher à distance l’arrêt de plateforme.

 

La mobilité autonome, une innovation majeure pour de nombreux secteurs

 

Le Challenge MOBILEX est lancé pour révolutionner les technologies de mobilité autonome. Cette initiative vise à établir les standards de demain avec des impacts significatifs et de longue durée dans divers secteurs, tant militaires que civils et scientifiques.

À l’avenir, les technologies développées durant le Challenge MOBILEX pourront être intégrées dans des opérations militaires de renforcement de la sécurité et d’efficacité des missions sur des terrains hostiles. De même dans le secteur civil, elles pourront permettre une intervention plus efficace et sécurisée lors de catastrophes naturelles, dans des zones sinistrées où les conditions du terrain sont souvent incertaines. Enfin, ces technologies pourront aussi s’appliquer dans le domaine spatial avec notamment la construction de base lunaire, l’assistance aux astronautes ou l’exploration scientifique (cf. Projet Spaceship FR du CNES).

L’autonomie gagnée sur le robot promet d’optimiser les ressources pendant les interventions et de garantir des opérations ininterrompues, sans fatigue et sans baisse de vigilance.

Le développement de solutions état de l’art et l’optimisation des algorithmes et capteurs visant à maximiser la vitesse de réalisation du parcours seront donc abordés lors des défis suivants.

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