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Un capteur LiDAR matriciel pour donner la vue en relief à un petit robot
Le LiDAR, c'est cette techno qui mesure des distances en envoyant des impulsions laser et en chronométrant leur retour, un peu comme un sonar, mais avec de la lumière. On en entend parler surtout pour les voitures autonomes ou les robots aspirateurs.
Mellow Labs , une chaîne qui bidouille du hardware, s'est procuré un capteur LiDAR un peu particulier : un modèle matriciel. C'est-à-dire un capteur qui ne mesure pas une seule distance droit devant lui, mais toute une grille de points d'un coup.
Concrètement, ce capteur fonctionne comme une grille de 64 capteurs (8 sur 8) qui sort une carte des distances comprises entre 2 cm et 3,5 m. Au lieu de savoir juste "il y a un obstacle à un mètre", le robot récupère une vraie image en relief de ce qu'il a devant lui.
La différence est énorme : un capteur classique vous dit qu'il y a quelque chose, un capteur matriciel vous dit quoi, où, et à quelle hauteur. C'est tout de suite plus exploitable pour un engin qui doit se débrouiller seul, parce qu'il peut distinguer un mur d'une marche, ou un obstacle au sol d'un truc suspendu.
Mellow Labs a greffé ce capteur sur Zippy, son petit robot à chenilles imprimé en 3D et piloté par un ESP32, la puce bon marché qu'on retrouve dans la moitié des projets de bricolage électronique de la planète. L'objectif : faire passer Zippy du mode télécommandé à un vrai mode autonome. Avec sa grille de points, le robot peut enfin voir le sol devant lui et décider tout seul où aller. Enfin, en théorie.
Sauf que voilà, ça ne s'est pas fait en claquant des doigts. Premier souci, la moitié des données du capteur ne servait à rien, parce que la grille captait aussi le sol juste sous le robot. Du coup il a fallu trier, ne garder que la partie utile, et réduire encore le volume de données à traiter.
Mellow Labs a fait plusieurs allers-retours, avec, comme souvent désormais, un coup de main d'un modèle d'IA pour générer le code, avant que l'ensemble tourne enfin correctement !
Source : Hackaday
