Le capteur Kinect pourrait trouver sa place dans les voitures autonomes

Les voitures autonomes sont la vague de l'avenir, mais actuellement les véhicules robotisés sont trop chers et pas suffisamment fiables pour remplacer les conducteurs humains. Cela est principalement dû aux capteurs LIDAR coûteux, qui sont à la fois coûteux et peu fiables, facilement influencés par la forte lumière du soleil et les surfaces réfléchissantes.

Aujourd'hui, des chercheurs de l'Université de La Laguna ont découvert qu'un capteur Kinect bon marché peut être aussi précis que le LIDAR pour les objets proches du sol, et plus efficace que les caméras stéréoscopiques.

À l'aide d'une voiturette de golf autonome, les chercheurs ont testé la caméra de profondeur Kinect contre un télémètre laser et des caméras stéréo. En faisant fonctionner le véhicule sur une route d'essai qui contenait des escaliers, des rampes et des bordures, ils ont découvert que le capteur Kinect surpassait les deux autres appareils en détectant et en discernant correctement les objets proches du sol. Par exemple, face à une rampe, le télémètre laser a déterminé par erreur qu'elle était trop raide pour monter. Le dispositif laser n'a pas non plus réussi à repérer les escaliers inférieurs, tandis que la caméra stéréo avait du mal à identifier des objets très proches (et très éloignés) et a donné de fréquentes fausses détections.

Le capteur Kinect a correctement identifié la rampe comme navigable et a constamment surpassé les caméras stéréo dans la détection des obstacles proches du sol. Le chercheur principal Javier Hernandez-Aceituno a salué les capacités supérieures du capteur Kinect dans la détection d'obstacles à courte portée, déclarant aux journalistes que le capteur Kinect permet à un véhicule autonome de naviguer en toute sécurité dans les zones où les autres systèmes échouent.

Notes abstraites de leur article :

Une méthode précise pour détecter les obstacles et les zones dangereuses est la clé de la sécurité des performances des robots autonomes. Les capteurs de temps de vol peuvent signaler leur existence par l'émission, la réflexion et la mesure des modèles d'ondes, mais la projection de lumière à grande longueur d'onde n'est souvent pas fiable dans les environnements extérieurs, en raison de la contamination par le rayonnement solaire. Dans cet article, un agencement spécifique de Microsoft Kinect sur un véhicule robotique est proposé, de sorte que la détection à l'extérieur soit possible. La principale contribution de cet article est la description d'une séquence de techniques de filtrage, qui traduisent l'image de profondeur fournie par le capteur en projections d'obstacles définies dans la carte de navigabilité utilisée par le véhicule. Une série d'expériences prouve que l'appareil Kinect est plus précis pour détecter les obstacles en utilisant cette procédure qu'une paire de caméras utilisant deux techniques de stéréovision différentes.

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