Ant'noid, une mémoire visuelle de fourmi pour la navigation autonome de robot humanoïde – Antnoid

Ce projet vise à développer une nouvelle stratégie pour le retour automatique à la base pour un robot humanoïde : cette stratégie sera basée sur une vision panoramique faible résolution et non pas sur une localisation GNSS ni sur des algorithmes gourmands comme le SLAM. Actuellement, nous développons de nouveaux modèles neuronaux inspirés sur la navigation des fourmis. En plus d’utiliser une image faible résolution, ces modèles sont particulièrement frugaux car ils compressent à la volée la mémorisation visuelle d’images prises en continu, sur le chemin. Ces modèles sont déjà suffisamment robustes pour guider un robot mobile sur un chemin appris. Il s’agira de montrer que ces modèles neuronaux permettent également d’opérer des humanoïdes sans GNSS ni SLAM pour une tâche de navigation dans un environnement complexe comme monter des marches d’escalier sur une distance relativement grande, c’est à dire un circuit d’au moins 20 mètres.