Plateforme Robotique Autonome pour la Navigation dans les Vergers – ARPON

Le verger est un environnement extérieur naturel de grande taille, très variable en terme d’apparence selon les saisons, les traitements ou l’ensoleillement. Il est de plus susceptible d’être dynamique puisque des véhicules ou des ouvriers peuvent y être présents. Enfin, le GPS est très souvent perturbé du fait de la canopée ou des filets de protection des arbres. Ainsi, le verger apparaît comme un environnement très exigeant qui vient interroger différents aspects de la robotique, notamment les domaines de la perception, de la planification, du contrôle, et de la cartographie. Ces domaines sont au cœur du projet ARPON.

Les méthodes utilisées ont donc cherché à répondre à ces défis. Ainsi, en ce qui concerne la perception, les réponses ont été à la fois techniques et scientifiques. D’un point de vue technique, le robot a été équipé avec cinq caméras (trois orientées vers l’avant, deux sur les côtés) permettant de disposer d’un champ de vue large autour du robot afin de percevoir les arbres, y compris lors de la manœuvre du demi-tour en bout de rang. Il sera ainsi toujours possible de fournir des informations visuelles caractérisant l'environnement. D’un point de vue scientifique, nous avons choisi de percevoir les troncs qui sont les éléments les moins changeants dans le verger en terme de géométrie. Deux algorithmes (l'un "classique", l'autre issu de l'Intelligence Artificielle ont été portés sur le robot.

Concernant maintenant le contrôle, pour répondre au caractère dynamique de l’environnement, nous avons opté pour des stratégies réactives basées sur des informations visuelles et prenant en compte les contraintes. Les données visuelles fournies par la perception sont traitées de manière à construire un chemin de référence permettant de suivre un rang ou d'effectuer la manœuvre de demi-tour selon la position du robot dans le verger. Le robot est ensuite commandé de manière à suivre ce chemin en respectant différentes contraintes (visibilité, limitations des actionneurs, etc.). Deux stratégies ont été développées et testées. Du fait des résultats obtenus, seule la seconde a finalement été portée sur le robot et évaluée lors de plusieurs campagnes expérimentales menées dans différents vergers.

Enfin, la prise en compte de la grande taille du verger nécessite la mise en place d’une carte pour localiser le robot. Ici nous avons opté pour une carte particulière dite 'carte topologique', connue pour être peu sensible aux variations de l’environnement et suffisamment précise pour réaliser efficacement les différentes tâches envisagées. La carte est composée d’un ensemble d’images prises lors d’une phase de construction, préalable à la navigation. La localisation est alors effectuée en comparant l’image actuelle avec celles de la carte à l'aide de réseaux de neurones dédiés. De plus, afin d’obtenir un système de localisation embarquable, la carte est créée avec des méthodes spécifiques permettant de drastiquement réduire le coût calculatoire.

Lors de ce projet, un effort a été porté à la fois sur les aspects scientifiques et techniques. Ainsi, d'un point de vue scientifique, le projet a conduit à l'élaboration d'une stratégie de navigation complète permettant à un robot mobile d'évoluer dans un verger uniquement sur la base de données visuelles (et donc sans appel au GPS qui est l'un des capteurs les plus largement utilisés en robotique agricole). De plus, elle présente une certaine généricité puisqu'elle peut fonctionner quelle que soit la géométrie du verger (verger classique à rangs droits ou bien circulaires comme le verger de Gotheron par exemple) et ne nécessite aucune instrumentation particulière de l'environnement. D'un point de vue plus technique, une plateforme robotique a été choisie et complètement instrumentée pour les besoins du projet et de la stratégie. Les choix techniques effectués ont conduit à sélectionner un robot de type voiture (pour faciliter les manœuvres et éviter d'abîmer les sols) qui a ensuite été équipé d'un système composé de cinq caméras et d'un laser conçu pour percevoir l'environnement avec un large champ de vue. La stratégie de navigation développée a ensuite été portée sur le robot et validée sur deux sites différents, signe de la versatilité de l'approche. Le premier verger situé au lycée agricole d'Auzeville Tolosane est dédié à la formation. Il est de petite dimension (rangs de 40m de long par 4m de large) et a été utilisé pour effectuer de premières évaluations. Le second verger du CEFEL, à visée commerciale, est de plus grande taille (rangs de 100m long par 4m de large) et a permis de tester nos solutions dans un contexte plus réaliste. Lors des derniers tests, le démonstrateur a parcouru environ 800 m au sein du verger commercial du CEFEL, enchaînant quelques 8 suivis de rangs et demi-tours associés sur la seule base de la vision. Ce résultat permet de valider la preuve de concept attendue et qui était l’objectif majeur du projet ARPON. Cette vidéo permet d’apprécier les résultats obtenus au CEFEL à l’issue de ce projet : wp.laas.fr/arpon/2024/06/15/final-results-the-proof-of-concept-is-fulfilled/

Cependant, afin de pouvoir réaliser les tâches souhaitées, il était aussi nécessaire de construire une carte pour localiser le robot dans l'environnement. Nous avons donc d’abord élaboré une carte topologique à partir des images issues des caméras embarquées. Nous avons ensuite construit un algorithme permettant de se localiser. Cet algorithme compare l’image courante perçue par le robot avec les images contenues dans la carte pour déterminer celle qui est la plus proche et ainsi déterminer la position du robot dans l’environnement. Nous avons enfin porté notre approche sur le robot afin d’évaluer la précision et le temps de calcul, la localisation devant s’effectuer en moins d’1s compte tenu de l’application visée. Les résultats obtenus valident l'approche retenue.

Le projet ARPON a conduit à l’élaboration et la validation expérimentale sur un prototype entièrement équipé d’une stratégie de navigation autonome sans GPS dans un verger. A l’issue de ce projet, le démonstrateur a été capable de parcourir près de 800m dans un verger commercial, en enchaînant les suivis de rangs et demi-tours nécessaires à partir des données fournies par les caméras embarquées. La preuve de concept attendue à l’issue de ce projet est donc pleinement obtenue.

Ces résultats ont permis d’ouvrir de nombreuses pistes de recherche dans différents domaines de la robotique mobile. Concernant la perception, les techniques mises en œuvre actuellement peuvent encore être améliorées, notamment en couplant les deux algorithmes mentionnés. Il sera aussi nécessaire d’améliorer la transition entre le suivi de rang et le demi-tour. Il peut aussi être envisagé de remplacer les caméras « low-cost » volontairement utilisées ici par des caméras plus performantes. Enfin, à plus long terme, il serait possible de considérer l’introduction de nouveaux capteurs (en plus des caméras) permettant de continuer à détecter les arbres en dépit d'une baisse de luminosité (soir/nuit) ou à la suite de conditions météorologiques défavorables (pluie, brouillard, ...).

En terme de contrôle, il serait souhaitable de pouvoir intégrer à la stratégie proposée une fonctionnalité d'évitement d'obstacles afin de garantir la sécurité des biens et des personnes. Cela nécessitera d'équiper le robot pour pouvoir détecter les obstacles (et leur mouvement potentiel) puis de modifier la stratégie de manière appropriée. De même, il serait intéressant de munir ce robot d’un bras ou d’un outil actif afin de pouvoir considérer des tâches d’entretien spécifiques. Il s’agira alors de contrôler un manipulateur mobile, ouvrant ainsi à la voie à des problématiques de coordination de mouvement. Enfin, dans ce contexte, la gestion des perturbations (vibrations, sols non plats, ...) revêtiront une grande importance pour accroître la fiabilité et la robustesse du prototype. Ici, les pistes envisagées passeront par l’introduction de nouveaux capteurs et de nouvelles techniques d’estimation, ainsi que par la modification du problème de commande, ouvrant ainsi de nouvelles pistes de recherche encore peu explorées actuellement.

Concernant enfin la cartographie de l’environnement et la localisation à partir d’images, aucune méthode actuellement disponible n’est suffisamment générale pour traiter tous les cas de figure susceptibles de se produire dans un verger (jour/nuit, soleil/pluie, occultations, changements de saison). Il serait donc pertinent de s’intéresser à ce problème qui se trouve être ici un véritable défi de par la nature extrêmement changeante de l’environnement et la nécessité de disposer d’un algorithme de localisation rapide de par l’application considérée.

Ce projet à développer des solutions robotiques aidant à relever les défis de l’agriculture moderne : le doublement de la production en 2050 pour répondre à la demande alimentaire croissante, le manque de main d’oeuvre, une production inscrite dans le développement durable. Il s’agit ici de réaliser un système de navigation autonome permettant à un robot mobile de naviguer dans un verger, celui-ci pouvant être ensuite muni des outils nécessaires aux tâches d’entretien, de supervision et de récolte. Dans l’optique d’une éventuelle commercialisation, ce système doit être adaptable à tout type de verger, simple d’utilisation et rentable. Il doit aussi garantir la sécurité des biens et des personnes. Enfin, il doit être adapté aux contraintes spécifiques aux vergers : forte variabilité des conditions climatiques, absence de GPS (canopée), sol irrégulier, etc. Ce projet combinera des approches issues de l’automatique, la vision, et l’intelligence artificielle pour remplir ces objectifs.