Des chercheurs de l'université de Zurich et du Pôle de recherche national (PNR) Robotique en Suisse ont développé un algorithme qui doit permettre à un drone de circuler en toute sécurité et de manière autonome dans le trafic urbain.
Baptisé DroNet, cet algorithme d'intelligence artificielle (Deep Neural Network) reconnaît des obstacles statiques ou en mouvement pour permettre de ralentir et éviter des collisions. L'appareillage est toutefois loin de celui d'une voiture autonome.
Selon les chercheurs suisses, le drone ne s'appuie pas sur des capteurs sophistiqués. Il utilise une caméra de type smartphone. Cela suffit pour permettre à l'algorithme d'interpréter l'environnement et agir en fonction.
L'algorithme produit deux sorties pour chaque image d'entrée unique : un angle de braquage et une probabilité de collision pour que le drone identifie des situations dangereuses. Afin d'entraîner DroNet, ce sont des données de voitures autonomes et de vélos qui ont été utilisées.
" En les imitant, le drone apprend automatiquement à respecter les règles de sécurité. " Il a même appris à naviguer dans des environnements complètement différents du trafic urbain. Pour des applications, les chercheurs préviennent que de " nombreux problèmes technologiques doivent encore être surmontés. "
