Analyse et modélisation de l'environnement

Les nouvelles technologies et les méthodes associées peuvent permettre d’analyser et de réduire les impacts environnementaux. Les agroéquipements, la robotique et l’informatique jouent un rôle important dans la conception d’outils pour la transition agroécologique.

Dans ce contexte, une perception, une analyse et une modélisation de l’environnement sont essentielles. L’objectif du présent cercle est de concevoir et d’expérimenter de nouvelles approches relevant de ces sujets. Il s’agit d’un cercle pluridisciplinaire ayant pour objectif des développements méthodologiques. Un des rôles du cercle est de permettre une interaction entre différentes disciplines des sciences pour l’ingénieur ayant toutes pour objectif la perception, l’analyse et la modélisation de l’environnement. Les recherches développées se font à une échelle relativement locale, allant d’un territoire à la plante.

L’environnement peut être perçu par interactions avec ou sans contacts : mécaniques, électriques, laser, caméra, radar, etc. Les informations peuvent être analysées par des méthodes et des technologies du numérique. Le cercle s’intéresse ainsi à différents sujets interconnectés :

• Les méthodes de reconnaissance de l’environnement par interaction avec contact 

Ce sujet porte sur la mesure des déformations, des forces d’interaction et d’autres propriétés physiques. Il s’agit par exemple, pour un robot agricole de déterminer la traversabilité d’un objet grâce des palpeurs mécaniques. Cela permettra de venir mesurer la déformabilité des obstacles et ainsi de différencier un objet non déformable (un mur) d’un objet déformable (des herbes hautes). Un autre exemple de capteur mécanique est un pneu équipé de capteurs, permettant de caractériser les propriétés du sol (compaction, humidité...).

• Les méthodes de perception de l’environnement sans contact

Typiquement, les technologies laser, caméra (photogrammétrie, TOF), radar hyperfréquence, multispectrales et hyperspectrales, sont au cœur de nos recherches. Les systèmes développés sont déployés sur des plateformes variées, allant des véhicules terrestres aux drones aériens. Un exemple d'application concerne les images acquises par drone. Un traitement de type photogrammétrique peut être utilisé pour la construction d’un modèle 3D de l’environnement survolé. Ce modèle permet  aux robots terrestres de disposer d’une connaissance à priori de l’environnement sur lequel ils vont évoluer.

• Les méthodes relevant des technologies du numérique pour le traitement et la modélisation des données de l’environnement

Il s’agit ici de techniques d’intelligence artificielle, du traitement du signal, des statistiques, ainsi que de la modélisation des données de l’environnement. L’intelligence artificielle facilite par exemple la reconnaissance d’obstacles. Une autre facette porte sur les méthodes de modélisation des données géographiques. Différentes méthodes sont développées pour spécifier les données, via par exemple des extensions de formalismes tels qu’UML (Unified Modelling Language). Il s'agit aussi de mobiliser ces différentes méthodes pour la conception de jumeaux numériques allant modéliser les agroéquipements.

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Quelques exemples de publications :

Sensitive Device for Probing and Recognition of Obstacles in a Natural Environment, Lama Al Bassit, Hawraa Becher, Bastien Laurent, Hubert Villeneuve, Guillaume Jeanneau. Agritech Day, Axema, Oct 2023, Rennes (FR), France. pp.66-75

Risk-Aware Navigation for Mobile Robots in Unknown 3D Environments, Elie Randriamiarintsoa, Johann Laconte, Benoit Thuilot, Romuald Aufrère, 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Sep 2023, Bilbao, France. pp.1949-1954, ⟨10.1109/itsc57777.2023.10420846⟩

Measuring the behaviour of lambs in an isolated environment with artificial intelligence methods,Bernard Benet, Romain Lardy, International congress on animal science EAAP / WAAP Conference 2023, EAAP / WAAP, Aug 2023, Lyon, France. pp.970

Robot localization and navigation with a ground-based microwave radar, R. Rouveure, C. Debain, R. Peuchot, J. Laneurit. International Radar Conférence (RADAR 2019), Sep 2019, Toulon, France