Extension des capacité de navigation autonome en extérieur du robot Aru grâce à la prédiction de traversabilité – Nimble One x ENSTA

L’équipe de Nimble One conçoit Aru un système robotisé à l'architecture mécanique radicalement différente, capable de se déplacer dans un environnement complexe et de s’adapter à des tâches multiples. Nimble One cherche à résoudre les limitations de mouvement des systèmes ultra-mobiles actuels par une nouvelle approche de la structure mécanique. Une présentation avec visuels et vidéos est disponible sur le site web de la société : nimbleone.io.
Aru possède une multitude de modes de locomotion qu’il faut choisir pertinemment en fonction de la situation pour pleinement tirer parti de ses capacités. Les trois variants majeurs sont le mode marche, le mode rover et le mode serpent. En plus de son agilité et de sa stabilité intrinsèque, le polymorphisme de Aru lui permet de mettre en œuvre des capacités de locomotion spécifiques pour s’extirper de situations périlleuses : enlisement, dégagement.

Dans le cadre d’une utilisation du robot Aru en environnement non structuré, Nimble One s’associe au laboratoire U2IS de L’ENSTA Paris pour optimiser la trajectoire et le mode de déplacement du robot Aru en environnement extérieur. Le but d’un tel développement est de permettre à terme de déployer des robots mobiles autonomes en milieu chaotique. Les applications sont civiles (inspection de site industriel confiné et/ou dangereux) et militaires.

Le projet lancé en collaboration avec l’ENSTA Paris concerne la création d’un superviseur remplissant les deux objectifs suivants :
- Prédiction de la traversabilité : Analyse du terrain pour associer à chaque zone du terrain un indice de traversabilité indiquant le niveau de risque prédit associé à la traversée de l’environnement avec un mode de locomotion donné.
- Autonomie de navigation : Décision de la trajectoire optimale et du mode de locomotion à associer pour définir un plan de navigation pertinent selon des critères fixées aux préalables (temps de parcours, risques liés à la traversabilité, etc.).

Le Superviseur qui, une fois développé, remplit les deux objectifs ci-dessus peut être adapté à toute architecture robotique capable d’au moins un des modes de locomotion de Aru : marche, rover ou serpent. La connaissance de l’indice de traversabilité d’un terrain permettra aux rovers et robots à chenilles utilisés en extérieur d’optimiser leurs trajectoires pour effectuer leurs missions sans se trouver bloqués par l’environnement.