La navigation SLAM : définition et impact sur la robotique

En robotique, la navigation SLAM propose une solution à l’un des plus grands défis rencontrés lors de la conception de robots autonomes : leur capacité à se déplacer, à s’orienter et à s’adapter à leur environnement sans nécessiter une intervention externe. Grâce aux progrès technologiques, ces robots peuvent interagir avec une précision croissante avec leur milieu, améliorant ainsi leur aptitude à fonctionner en toute autonomie.

Dans cet article, nous vous expliquons en quoi consiste la navigation SLAM, quelles technologies la rendent possible et dans quels secteurs elle est utilisée. Vous découvrirez également une application concrète dans le domaine de la logistique industrielle.

En quoi consiste la navigation SLAM ?

SLAM est l’acronyme anglais de simultaneous localization and mapping, ce qui peut se traduire en français par « localisation et cartographie simultanées ». Employée dans le domaine de la robotique, cette technique permet aux robots ou véhicules autonomes d’estimer leurs coordonnées et de cartographier leur environnement simultanément et récursivement, à partir de données recueillies par leurs capteurs. Cette estimation est mise à jour en continu pendant le déplacement de l’appareil, sans nécessiter de carte préchargée.

L’un des défis de la robotique autonome est de parvenir à ce que les engins se déplacent et effectuent des tâches automatiquement dans des contextes changeants et inconnus. En ce sens, la navigation SLAM permet aux robots de se déplacer sans carte préchargée, en s’adaptant de manière dynamique à leur milieu.

Comment fonctionne la navigation SLAM ?

L’une des premières étapes de la navigation SLAM consiste à collecter des données, à l’aide de capteurs, sur la position et l’entourage du robot. Cela se fait au moyen de caméras, de capteurs d’image avancés, de scanners laser LiDAR, de sonars ou de tout autre dispositif mesurant des variables telles que la distance. Le SLAM s’appuie également sur des méthodes statistiques et des algorithmes qui réduisent les erreurs de localisation et facilitent la cartographie en temps réel. Enfin, les capteurs à ultrasons sont courants pour permettre au véhicule autonome de détecter les obstacles à proximité.

Une fois que les capteurs ont recueilli les données, un logiciel traite les informations et identifie des points de repère dans l’environnement. Il existe de nombreux types de programmes et d’algorithmes pour réaliser cette tâche, allant de systèmes simples à des processus complexes de mise en correspondance de balayages. Cependant, ils ont tous un objectif commun : interpréter les données collectées par les capteurs afin de construire une carte de l’environnement et d’aider le robot à déterminer sa position.

La navigation SLAM génère une carte du lieu et estime la localisation de l’engin. Après avoir calculé sa position initiale, le système collecte en continu de nouvelles données à mesure que l’appareil se déplace, grâce aux capteurs embarqués. En répétant ces étapes continuellement, SLAM peut tracer le parcours du robot et créer des cartes de plus en plus détaillées. Selon l’approche et l’algorithme utilisés (FastSLAM, ORB-SLAM, Hector SLAM), il est possible de générer des cartes métriques ou topologiques extrêmement précises. En outre, l’association des données issues des capteurs et de l’intelligence artificielle permet au robot d’analyser son environnement et de prendre des décisions éclairées en temps réel.

Pour qu’un système SLAM fonctionne efficacement, tous ses composants doivent travailler de façon coordonnée : capteurs, logiciels, véhicule et d’autres systèmes de traitement. Si la technologie employée peut varier en fonction de l’application prévue, une intégration parfaite des différents éléments est essentielle pour assurer une navigation fiable.

Les types de technologie SLAM (LiDAR et vSLAM)

Le système SLAM fait office d’« yeux » du robot, lui permettant d’interpréter son entourage et de s’y repérer. On distingue généralement deux types de capteurs :

• LiDAR. Ces capteurs sont très appréciés pour leur grande précision et pour avoir été développés, testés et optimisés au fil du temps. Ils mesurent les distances à l’aide d’impulsions laser et peuvent fonctionner même dans des zones peu éclairées.
• Visual SLAM (ou vSLAM). Dans ce cas, les lasers sont remplacés par des caméras qui capturent et traitent des images de l’environnement. Cette technologie s’adapte à divers scénarios, allant des milieux bien éclairés à ceux présentant des conditions dynamiques.

Chaque type de technologie apporte des avantages spécifiques au système SLAM, le choix dépendant du lieu de travail, des exigences du robot et du niveau de précision souhaité.

Dans quels domaines le système SLAM est-il utilisé ?

Avec le développement continu de composants facilitant la navigation robotique intelligente, le système SLAM s’implante dans des secteurs de plus en plus nombreux. Certaines applications sont déjà en service, tandis que d’autres laissent entrevoir un avenir où le monde physique et le monde numérique s’intègrent harmonieusement :

• Véhicules autonomes. La technologie SLAM permet aux voitures sans conducteur de se déplacer en toute sécurité, de détecter les obstacles en temps réel, d’optimiser leurs itinéraires et de s’adapter aux changements dans un milieu urbain ou sur autoroute.
• Robots mobiles autonomes industriels. La navigation SLAM est également utilisée par les robots qui opèrent dans les entrepôts ou les usines, afin de transporter des marchandises d’un point à un autre de l’installation tout en évitant les collisions et en répondant aux changements.
• Nettoyage. Les robots de nettoyage naviguent dans la zone qui leur est attribuée d’une maison, d’un bureau, d’un hôpital ou d’un site industriel, en identifiant et en contournant les obstacles sans intervention humaine.
• Archéologie et exploitation minière. Des robots terrestres et des drones équipés de capteurs de navigation SLAM peuvent servir à cartographier des sites archéologiques et des mines. Ces appareils sont capables d’explorer des terrains peu accessibles et de générer des cartes en 3D sans nécessiter des fouilles.
• Médecine et chirurgie. Dans le cadre d’interventions chirurgicales mini-invasives, l’algorithme SLAM facilite le guidage précis des instruments à l’intérieur du corps humain.

La navigation SLAM dans la logistique

Dans le domaine de la logistique, un exemple d’application de la navigation SLAM est celui des robots mobiles autonomes (AMR). Cette technologie leur permet de se déplacer efficacement et en toute sécurité dans les entrepôts. Ces véhicules s’adaptent aux changements de leur environnement, contribuant ainsi à une gestion d’entrepôt avancée. Les AMR ont pour mission de transporter des charges d’un point à un autre, sans assistance extérieure, en suivant des itinéraires dynamiques générés par un logiciel qui optimise leurs mouvements.

Le fonctionnement des AMR repose généralement sur deux types de systèmes numériques. Ainsi, un logiciel de gestion de flotte coordonne et supervise le trafic des robots en temps réel. Le logiciel de gestion d’entrepôt, quant à lui, organise les opérations logistiques telles que la mise en stock, l’affectation des tâches et la planification des commandes. Les deux solutions communiquent entre elles afin de garantir un flux de travail fluide et sans perturbations.

Les robots mobiles de Mecalux sont équipés d’un scanner LiDAR qui explore l’environnement et de capteurs à ultrasons qui identifient les objets situés au sol. Grâce au SLAM, ces AMR peuvent créer des cartes dynamiques et éviter les obstacles, pour une flexibilité et une productivité accrues dans les opérations logistiques complexes.

La navigation SLAM marque une avancée majeure dans le développement de robots autonomes capables de fonctionner en toute sécurité dans le monde réel sans supervision constante. Grâce à la coordination de capteurs, d’algorithmes et de logiciels, cette technologie permet aux appareils de s’adapter dynamiquement à des scénarios complexes, dans des domaines allant de la logistique à la médecine en passant par l’exploration. Avec l’évolution constante des algorithmes SLAM et leur intégration à l’intelligence artificielle, leurs applications devraient se diversifier davantage, ouvrant la voie à une robotique encore plus intelligente et autonome.