Rétine intelligente intégrant des traitements innovants. – IRIS

De nos jours, la demande en systèmes de vision intelligents est de plus en plus croissante dans maints domaines d’applications tels que la sécurité, l’automobile et la navigation pour robots aériens et drones. Cependant, leur utilisation est encore très limitée par la relative faible puissance de calcul qu’ils intègrent.

Le projet IRIS présente trois facettes. La première facette ouvre une nouvelle voie en s’appuyant sur des nouveaux algorithmes bio-inspirés pour la mise en œuvre d’une rétine capable de mesurer le flux optique (vitesse de défilement des objets) et de localiser des objets d’intérêt et ce, sur une grande gamme de luminance. Le développement de nouveaux algorithmes est au cœur du projet IRIS car la plupart des algorithmes existants requièrent des capacités de calculs trop grandes pour être embarquées in fine. De plus, des algorithmes basés sur la vision des insectes sont très peu utilisés car ils se basent souvent sur des images difficilement utiles pour l’œil de l’homme (résolution grossière). En effet, la vision des insectes a évolué de manière à assurer des fonctions vitales telles que la navigation 3D dans un environnement dynamique en sacrifiant des tâches surement moins vitales telles l’analyse de détails fins d’une scène visuelle.

Nous proposons ici de mettre en œuvre des algorithmes innovants adaptés à un nouveau type de rétines dites 3D basés sur l’empilement de trois couches : perception, prétraitement et calcul.

Beaucoup d’études en robotique ont montré le rôle clé de la perception du flux optique pour la navigation autonome. De récentes études menées à l’ISM ont montré qu’une mesure fiable et robuste du flux optique pouvait être obtenue en fusionnant la sortie de quelques détecteurs élémentaires de mouvements inspirés des insectes. Ces résultats combinés à une technologie de rétine en empilement 3D faite au CEA ouvrent une nouvelle voie vers la mise en œuvre de rétines rapides et intelligentes caractérisés par un grand facteur de remplissage, une faible consommation, une grande flexibilité de programmation sans pour autant sacrifier la taille du capteur finale. Cette première facette impliquera tout le consortium pour déterminer les spécifications du futur capteur en termes de taille, architecture et puissance de calcul disponible au niveau du pixel.
La seconde facette se focalisera sur le développement de nouveaux algorithmes de traitement des signaux visuels pour la détection du mouvement et la localisation d’objets par régions d’intérêt comme ceux développés au LEAD. Ces dix dernières années, beaucoup d’études sur le cortex visuel du singe ont donné lieu à de nouveaux modèles bio-inspirés concernant la catégorisation et la reconnaissance d’objets. Nous nous focaliserons sur l’interconnexion entre une première couche de fonctions primitives tels que le filtrage de Gabor avec une seconde couche réalisant le calcul du flux optique basés sur les algorithmes de l’ISM. Cette seconde facette impliquera aussi une phase de « benchmarking » cruciale pour comparer et sélectionner les meilleurs algorithmes compatibles avec l’architecture d’IRIS.

La troisième facette de ce projet se situe à l'interface entre la réalisation d’un nouveau capteur et son utilisation pour le guidage visuel d’un véhicule aérien. Même si l’on assiste à un développement accru de plateformes volantes de type drones ou micro-drones (comme ceux de Novadem), mettre en œuvre à bord de ces véhicules un système anticollision basés sur la vision est toujours un grand challenge même si l’on dispose d’une puissance de calcul telle que celle qu’offrira la rétine IRIS. C’est précisément à ce type de problématique que cette troisième facette veut répondre en associant un capteur visuel innovant à des lois de commande biomimétiques de manière à améliorer les capacités des véhicules aériens de demain pour éviter des obstacles dans un environnement encombré et pour poursuivre une cible dans un environnement naturel.