Les chercheurs de l'Université Miguel Hernández en Espagne ont développé un système de localisation AI qui aide les robots à se rétablir rapidement de la perte de position.

Le problème du "robot perdu" représente un défi majeur en robotique, survenant lorsque un robot autonome perd soudainement sa localisation, par exemple, après avoir été déplacé ou arrêté. Des chercheurs de l'Université Miguel Hernández à Elche, en Espagne, ont créé un nouveau système de localisation basé sur l'intelligence artificielle, appelé MCL-DLF (Monte Carlo Localization – Deep Local Feature), qui aide les robots à se rétablir rapidement, même dans des environnements changeants. Le système combine le scan 3D LiDAR avec des modèles d'apprentissage profond pour identifier les caractéristiques pertinentes de l'environnement et pour maintenir plusieurs hypothèses de position simultanément. Cela permet aux robots de s'orienter de manière similaire aux humains, en utilisant de grands éléments structurels pour déterminer une zone générale et des détails plus petits pour affiner leur position. MCL-DLF s'avère robuste dans des environnements dynamiques, maintenant des estimations de localisation constamment mises à jour, ce qui est essentiel dans des conditions variables, telles que les changements saisonniers ou les variations d'éclairage. Les tests effectués sur le campus de l'université ont montré une plus grande précision et une performance plus cohérente par rapport aux méthodes traditionnelles.