Un nouveau chip pour aider les robots miniatures à naviguer dans des environnements complexes
Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé un nouveau chip qui permet aux petits drones autonomes de contourner les obstacles tout en se déplaçant dans des espaces restreints, comme ceux des systèmes de chauffage, ventilation et climatisation (CVC) industriels, pour détecter des fuites de gaz. Ce chip permet à ces robots et à d’autres dispositifs à batterie limitée de créer des cartes 3D détaillées de leur environnement en temps réel, tout en consommant seulement l’équivalent de l’énergie utilisée par une simple diode électroluminescente (LED).
Traditionnellement, la création de cartes aussi complètes nécessite des systèmes gourmands en énergie et une grande quantité de mémoire pour construire et stocker des représentations 3D des obstacles. Les chercheurs du MIT ont adopté une approche différente en combinant un algorithme de cartographie extrêmement efficace avec un matériel spécialisé, minimisant ainsi la consommation de mémoire et d’énergie. Ce système sur puce, nommé Gleanmer, consomme environ 6 milliwatts de puissance, soit une fraction de l’énergie requise par d’autres systèmes.
Cette faible consommation d’énergie pourrait également rendre ce chip adapté aux casques de réalité augmentée légers, qui peuvent être portés pendant de longues périodes, notamment pour des applications telles que la simulation médicale éducative ou les travaux de réparation et d’assemblage détaillés.
Pour générer une carte 3D, un robot doit généralement stocker les images capturées par sa caméra et traiter tous les pixels 3D de chaque image plusieurs fois, ce qui est énergivore. Au lieu d’utiliser des pixels 3D, les chercheurs ont opté pour une technique utilisant des ellipsoïdes appelés Gaussians pour représenter les obstacles dans l’espace. Ces ellipsoïdes peuvent être adaptés en taille, forme et épaisseur, permettant une représentation plus efficace des objets courbés.
Le chip Gleanmer a été testé avec succès en reconstruisant divers environnements 3D préexistants et en générant des cartes détaillées en temps réel tout en consommant environ 6 milliwatts de puissance, soit seulement 2,5 % de l’énergie requise par le meilleur chip existant pour la construction de cartes. En réutilisant des Gaussians compacts le long du chemin, le chip permet à un robot de tracer une trajectoire sécurisée en n’utilisant que 20 % de l’énergie qu’il aurait autrement besoin.
Les chercheurs prévoient d’améliorer encore l’efficacité énergétique en rapprochant les unités de traitement des capteurs qui collectent les données environnementales. Ils envisagent également d’explorer d’autres applications, telles que l’utilisation des Gaussians pour représenter des schémas, ce qui pourrait aider les systèmes d’IA à raisonner plus efficacement sur des plans complexes.
Cette recherche est soutenue par le MIT-MathWorks Fellowship, Amazon, la National Science Foundation des États-Unis et Intel.
Source : MIT News
