Contrairement aux voitures autonomes, les drones autonomes peuvent généralement se rendre d'un point "A" à un point "B" en toute sécurité, mais pourraient-ils battre un pilote humain dans une course de drones ? Jusqu'à présent, la réponse était "impossible", mais des chercheurs de l'Université de Zurich (UZH) ont créé un algorithme qui a permis à un drone doté d'une IA de battre des pilotes humains ( un trio de champions de la course de drones) dans une compétition équitable. Ces travaux pourraient déboucher sur des drones plus efficaces pour les sauvetages, les livraisons et d'autres tâches. Observer des robots opérer avec rapidité et précision est toujours impressionnant, sinon, à ce stade, toujours surprenant. Grâce à des capteurs sophistiqués et à une informatique rapide, un robot puissant et agile, comme un drone, qui sait exactement où il se trouve et où il va, peut se déplacer de manière fiable et très dynamique. Cela ne veut pas dire que c'est facile pour le drone, mais si vous disposez d'un bon système de localisation externe, d'un puissant ordinateur de bord et d'une équipe de roboticiens talentueux, vous pouvez effectuer des manœuvres à grande vitesse étonnamment agiles que la plupart des humains ne pourraient jamais espérer égaler. "La plupart" des humains, car il existe des humains exceptionnellement talentueux qui sont, en fait, capables d'atteindre un niveau de performance similaire à celui des drones les plus rapides et les plus agiles.
Le sport de la course de drones FPV (vue à la première personne) teste ce qui est possible avec des drones absurdement puissants dans les mains d'humains qui doivent naviguer sur des parcours complexes avec une vitesse et une précision qui semblent impossibles, tout en se basant uniquement sur un flux vidéo envoyé par une caméra à l'avant du drone vers le casque VR du pilote.
Il y a un an, des quadrirotors de course autonomes du groupe "Robotique et perception" de Davide Scaramuzza à l'université de Zurich (UZH) ont prouvé qu'ils pouvaient battre les humains les plus rapides du monde dans une course de drones. Cependant, les drones s'appuyaient sur un système de capture de mouvement pour fournir des informations de position à très haute résolution en temps réel, ainsi que sur un ordinateur envoyant des informations de contrôle depuis la sécurité et le confort d'un bureau voisin, ce qui ne semble pas vraiment être une compétition équitable.
Le mois dernier, un trio de champions de la course de drones s'est rendu à Zurich pour une revanche, mais cette fois, la course était équitable : pas de système de capture de mouvement. Rien d'embarqué. Juste des drones et des humains utilisant leurs propres systèmes de vision et leurs propres ordinateurs (ou cerveaux) pour voler autour d'une piste de course de drones aussi vite que possible.
Pour comprendre quel genre de défi il s'agit, il est important d'avoir une idée du niveau de vitesse et d'agilité. Voici donc une vidéo d'un des drones de course de l'UZH effectuant trois tours de piste à l'aide du système de capture de mouvement et du calcul embarqué. Cette démonstration particulière n'est pas "équitable", mais elle donne une indication de ce à quoi ressemble la performance maximale d'un drone de course, avec une réaction de l'un des pilotes humains professionnels, Thomas Bitmatta, à la fin.
Comme le dit Thomas à la fin de la vidéo, le drone autonome a parcouru un tour de piste en 5,3 secondes. Avec une vitesse de pointe de 110 kilomètres par heure, c'est 1,8 seconde de moins par tour que Thomas, qui a remporté deux fois la Coupe du monde internationale MultiGP de course de drones FPV.
Le drone autonome a plusieurs avantages dans cette course particulière. Tout d'abord, il dispose d'une estimation d'état quasi parfaite, grâce à un système de capture de mouvement qui couvre l'ensemble du parcours. En d'autres termes, le drone sait toujours exactement où il se trouve, ainsi que sa vitesse et son orientation précises. Les pilotes humains expérimentés développent une intuition pour estimer l'état de leur système, mais ils ne peuvent même pas regarder leur propre drone pendant la course puisqu'ils sont immergés dans la vue à la première personne tout le temps.
Le deuxième avantage du drone autonome est qu'il est capable de calculer une trajectoire qui traverse le parcours de manière optimale en termes de temps, en tenant compte de la configuration du parcours et des contraintes imposées par le drone lui-même. Les pilotes humains doivent s'entraîner sur un parcours pendant des heures, voire des jours, pour découvrir ce qu'ils pensent être une trajectoire optimale, mais ils n'ont aucun moyen de savoir avec certitude si leurs lignes de course peuvent être améliorées ou non.
Alors, qu'est-ce qui ferait une course de drones dans laquelle les humains et les robots pourraient s'affronter équitablement, sans demander aux robots d'être moins robotiques ou aux humains d'être moins humains ?
Pas d'aide extérieure. Pas de système de capture de mouvement ou d'informatique embarquée. On peut dire que les humains ont un avantage dans ce cas, puisqu'ils sont hors bord par définition, mais l'objectif général de cette recherche est de doter les drones de la capacité de voler eux-mêmes de manière agressive et agile, c'est donc un compromis nécessaire.
Connaissance complète du parcours. Rien sur le parcours n'est secret, et les humains peuvent le parcourir et développer un modèle mental. Le système robotique, quant à lui, dispose d'un modèle CAO réel. Les humains et les robots disposent également d'un temps d'entraînement - les humains sur le parcours physique avec de vrais drones, et le système s'entraîne en simulation. Les humains et les robots peuvent utiliser ce temps de pratique pour trouver une trajectoire optimale à l'avance.
Vision uniquement. Les drones autonomes utilisent des capteurs de vision stéréo Intel RealSense, tandis que les humains utilisent une caméra monoculaire qui diffuse une vidéo depuis le drone. Les humains n'obtiennent peut-être pas un flux stéréo, mais ils bénéficient d'une meilleure résolution et d'un nombre d'images par seconde plus élevé que ce que le RealSense offre au drone autonome.
Trois pilotes humains de classe mondiale ont été invités à Zurich pour cette course. Outre Thomas Bitmatta, l'UZH a accueilli Alex Vanover (champion 2019 de la Drone Racing League) et Marvin Schäpper (champion 2021 de la Swiss Drone League). Chaque pilote a eu le temps qu'il voulait sur le parcours à l'avance, effectuant plus de 700 tours d'entraînement au total. Et un vendredi soir, dans un hangar d'avions militaires à l'extérieur de Zurich, les courses ont commencé.
Avec une vitesse de pointe de 80 km/h, le drone autonome basé sur la vision a devancé l'humain le plus rapide de 0,5 seconde lors d'une course de trois tours, où un ou deux dixièmes de seconde suffisent souvent à faire la différence entre une victoire et une défaite. Cette victoire du drone autonome basé sur la vision n'est pas anodine, comme l'explique Davide Scaramuzza : « Cela démontre que la course de drones IA contre humains a le potentiel de révolutionner la course de drones en tant que sport. Ce qui est clair, c'est qu'il est possible d'atteindre des performances surhumaines avec des drones dotés d'IA, mais il reste encore beaucoup de travail à faire pour rendre ces systèmes d'IA plus robustes et les faire passer d'un environnement contrôlé à des applications dans le monde réel ».
Source : UZH (1, 2)
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