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Les robots destinés à évoluer en extérieur doivent gérer des environnements dynamiques et en perpétuelle évolution, sujet aux changements climatiques, aux saisons, et à la croissance des plantes. Ces variations naturelles introduisent des difficultés, de la déformation du sol aux interactions avec la végétation, que les robots doivent pouvoir comprendre, anticiper et gérer en temps réel.

Dans le cadre de la robotique agricole, la capacité à adapter les trajets et les interactions en fonction de l'état et de l'évolution de l'environnement est cruciale pour garantir des interventions sécurisées et écologiquement durables. Le projet explore plusieurs axes pour doter les robots de capacités d’adaptation et de résilience dans des milieux naturels et non structurés, répondant aux besoins pressants de l’agriculture moderne.

Modélisation et Mise à Jour Cartographique Dynamique

Les robots en milieu naturel doivent être capables de maintenir des cartes précises et de les mettre à jour en fonction des changements saisonniers ou soudains de l’environnement. À l’extérieur, les conditions varient constamment : la végétation pousse, le sol se transforme avec la météo, et de nouveaux obstacles apparaissent. Un axe de recherche fondamental est de permettre aux robots de capter ces variations, d’anticiper leur occurrence et de réagir en temps réel. Cette capacité de prédiction des changements environnementaux permettra de renforcer les algorithmes de localisation, tout en proposant des données environnementales pour la surveillance de l'environnement.

Navigation sur Sols Déformables

La robotique agricole impose une attention particulière aux interactions entre les robots et le sol, un élément vivant et fragile. Les sols agricoles, en particulier, peuvent subir des dégradations si les machines ne respectent pas leur structure. L’objectif est de développer des modèles de déformation du sol et des lois de commande adaptatives permettant aux robots de réduire l’impact de leur passage. Ce volet de recherche vise à définir des trajectoires intelligentes et respectueuses du sol, en tenant compte des conditions variées et changeantes du terrain, depuis les sols secs jusqu’aux zones boueuses ou humides.

Perception et Planification de Trajectoires en Environnements Déformables

En milieu agricole, les obstacles naturels tels que les herbes hautes, les branches ou autres éléments flexibles représentent un défi majeur pour la perception et la planification de trajectoires des robots. Contrairement aux obstacles rigides rencontrés dans les environnements structurés, ces obstacles peuvent être traversés sans danger mais doivent d’abord être reconnus en tant que tels. Pour cela, des algorithmes d’estimation probabiliste des propriétés de déformabilité des obstacles sont en cours de développement, intégrant capteurs et nouvelles approches de planification. Cela permet d’améliorer la sécurité et l’efficacité de la navigation tout en assurant une meilleure protection des cultures et de l’environnement naturel.

Manipulation Adaptative pour les Tâches Agricoles Complexes

La manipulation de végétaux en milieu naturel, notamment lors de la récolte ou de la pulvérisation, nécessite une approche fine et adaptable. Les branches et les feuilles, souvent souples et irrégulières, requièrent des algorithmes de commande qui permettent au robot d’ajuster ses mouvements en fonction des propriétés des végétaux avec lesquels il interagit. Ce volet de recherche vise à doter les robots d’outils de manipulation résilients, capables de s’adapter en temps réel aux déformations et à la variabilité des plantes, pour exécuter des tâches de manière efficace et sans endommager les cultures.