Les sept équipes sélectionnées ont pour objectif de développer des solutions qui seront évaluées en situation. Le challenge MOBILEX est réalisé en partenariat avec le Centre National d’Etudes Spatiales (CNES) et l’Agence de l’Innovation pour les Transports (AIT).

Le développement d’assistances avancées au pilotage pour gérer la trajectoire des véhicules terrestres en tenant compte de la complexité de son environnement (pentes, routes dégradées, obstacles, trous, etc.) et de son évolution, représente un enjeu crucial de recherche duale (civile et militaire).  Dans ce contexte, le challenge MOBILEX a pour but d’accélérer l’innovation en soutenant sept projets de recherche appliqué, portés par des équipes mixtes d’industriels et de laboratoires de recherche. Trois défis de difficulté croissante évalueront les différentes solutions technologiques intégrées sur un démonstrateur robotisé mis à disposition de chaque équipe. Ces solutions devront prendre en compte l’ensemble des fonctions et des contraintes à considérer pour gérer la trajectoire d’un véhicule autonome évoluant en environnement complexe voire déstructuré.

Ci-dessous la liste des sept équipes retenues :



ESIGELEC IRSEEM, en partenariat avec la Société d'innovations technologiques industrielles avancées (SITIA), pour leur projet ASTRA (Autonomous System for Terrain Recognition & Adaptation), un système autonome pour la reconnaissance du terrain et l'adaptation ;



Ce projet consiste au développement d’un système de perception de l’environnement, de cartographie sémantique et de navigation, adapté aux contraintes des environnements réels difficiles (terrains naturels, forestiers ou agricoles ; environnements non structurés et/ou perturbés…).



L'originalité du système ASTRA réside dans l'utilisation d'une grande diversité de capteurs différents : Caméras couleurs, Caméra Infra-Rouge proche, Caméras neuromorphiques, LIDAR, RADAR, GNSS et centrale inertielle. Ces informations multiples sont ensuite fusionnées par des algorithmes d'intelligence artificielle pour permettre au robot autonome de comprendre son environnement afin de s'y déplacer en toute sécurité.



La diversité des capteurs offre une redondance des informations et une robustesse contre les situations dangereuses : conditions météorologiques difficiles (brouillard, brume, pluie), défaillance d'un capteur, visibilité réduite par le couvert végétal ou la géométrie du terrain...



La collaboration homme-machine n’est pas oubliée : plusieurs modes de pilotages alternatifs sont proposés, chacun ayant un niveau différent de prise de décision de la machine, avec comme objectif un passage simple et intuitif de relais entre l’opérateur humain et l’intelligence embarqué.



Safran electronics & defense, en partenariat avec l’Ecole nationale supérieure des mines deParis CAOR, pour leur projet MEEDIAN (Mobility and Enhanced Environment Data-driven Interpretation for Autonomous Navigation).



Ce projet s’appuie sur les savoir-faire de deux partenaires :

• Safran Electronics & Defense qui a développé un ensemble de composants logiciels et une base de calcul embarquée (déjà mobilisés dans divers projets nationaux et européens comme FURIOUS, COHOMA et IMugs)
• Le centre de robotique de Mines Paris (CAOR) qui apporte son expertise dans différents champs de l’intelligence artificielle parmi lesquels le machine learning et la vision par ordinateur, grâce au développement de dispositifs technologiques multi senseurs.

Basée sur une architecture multiplateforme de perception intelligente, MEEDIAN doit permettre entre autres de déterminer la traversabilité d’une zone, de localiser sa plateforme robotisée en cas de perte du signal GPS, et de déterminer un déplacement optimisé vers son objectif.



SHERPA ENGINEERING, en partenariat avec l’INRAE Clermont-Auvergne-Rhône-Alpes, l’Institut national polytechnique Clermont-Auvergne et LOGIROAD, pour leur projet MOBITER (MOBIlité autonome en milieu tout TERrain), un système de mobilité autonome en milieux tout terrain.



MOBITER a pour objectif de développer les boucles sensori-motrices permettant de cibler tous les aspects du challenge MOBILEX. La problématique du franchissement sera traitée par une approche de traversabilité tenant compte de l’état du véhicule, de ses capacités ainsi que de la nature des objets de l’environnement. L’approche s’appuiera sur la perception tridimensionnelle de l’environnement et sur la reconnaissance des composantes de la scène. Le robot évaluera le caractère traversable de la zone perçue et s’appuiera sur un algorithme de navigation par suivi de structure 3D permettant, d’une part, d’éviter les obstacles infranchissables et, d’autre part, d’adapter la vitesse du robot en fonction de la zone.



MOBITER permettra au consortium d’aborder le domaine de la défense voire du spatial et d’enrichir son offre actuelle dans le domaine agricole (environnement naturel changeant) et automobile (zones non cartographiées ou mal définies).



HawAI.tech, en partenariat avec INRIA Grenoble - Rhône-Alpes, pour leur projet NAVIR de navigation autonome pour véhicule intelligent et robot.



Le projet NAVIR a pour ambition de répondre aux défis du challenge Mobilex grâce à l’exploitation d’une intelligence artificielle (IA) capable de prendre en compte l’incertitude de son environnement, autrement dit le fait que l’environnement n’est pas parfaitement connu et maîtrisé d’avance. Ceci est rendu possible grâce à l’exploitation d’une intelligence artificielle non plus seulement basée sur la donnée, mais enrichie par celle-ci et créée à partir de modèles et expertises humaines.



L’enjeu est de proposer une solution d’assistance avancées au pilotage améliorant la navigation de véhicules terrestres, ici un robot, dans des environnements complexes et changeants. Basés sur une modélisation probabiliste des phénomènes, les algorithmes développés sont particulièrement adaptés à ces environnements. Outre la richesse et la densité des représentations utilisées, ils sont capables d’intégrer à différents niveaux les incertitudes du traitement et des données, ainsi que de facilement fusionner les informations provenant de capteurs hétérogènes (multimodalité sensorielle).



Le projet permettra de déployer et d’enrichir les moyens et approches déjà éprouvés pour répondre aux spécificités du challenge, et à améliorer les performances et la complexité des tâches à effectuer en accélérant les calculs algorithmiques sur la plateforme matérielle d’HawAI.tech. Les résultats attendus sont une meilleure perception de l’environnement dynamique et incertain dans lequel évolue le robot, et une prise ou une aide à la décision fiable, car quantifiable, grâce aux probabilités.



L’ONERA, en partenariat avec NGX Robotics, pour leur projet PANAME de perception augmentée pour la navigation en milieu extérieur

Le projet PANAME est porté par un consortium associant deux entités très complémentaires : 

• NGX Robotics (comprenant notamment Génération Robots et Running Brains Robotics), PME dotée d’une forte expérience dans la réalisation de solutions concrètes et maturées pour la robotique mobile terrestre autonome,
• l’ONERA DTIS, laboratoire de recherche public ayant une capacité reconnue dans le développement d’algorithmes de perception, navigation et décision pour la robotique mobile.

La solution développée s’appuiera sur l’association de capteurs multiphysiques – imageurs passifs et actifs, centrale inertielle, récepteurs GPS – au positionnement optimisé et d’une architecture de calcul distribuée en charge du traitement du grand volume de données collectées. L'accent sera ainsi principalement mis sur la capacité de perception robuste et augmentée de l’environnement. Des prétraitements proches capteurs permettront d’extraire les informations pertinentes qui seront fusionnées dans une représentation multimodale qualifiant précisément l’environnement du robot d’un point de vue géométrique et sémantique en y associant un niveau de confiance.  A partir de cette cartographie multimodale, les mécanismes de génération de trajectoire et de décision interactive proposés permettront d’adapter la réaction du système avec une implication de l’opérateur uniquement sur des actions de haut niveau via une interface homme-machine dédiée. L’ensemble de ces fonctions seront interconnectées dans une architecture logicielle évolutive permettant d'ajouter et d’exploiter des modalités supplémentaires pour répondre à la complexité croissante des défis du challenge Mobilex.



MAGELLIUM, en partenariat avec le CEA-List le laboratoire du CEA experts dans le domaine des systèmes numériques intelligents, pour leur projet REFLEX (reactive field locomotion exploration).

Le projet REFLEX est une collaboration entre le CEA et Magellium. Le CEA-LIST apportera son expertise en contrôle-commande, navigation autonome et systèmes robotiques, acquise notamment lors de projet dans les domaines nucléaire et agricole. Magellium apportera son savoir-faire en perception et localisation, démontré dans la robotique spatiale avec des projets d'excellences tels qu'ExoMars et MMX.



Ensemble, ils forment un consortium maîtrisant les technologies essentielles pour aborder les défis croissants du projet et contribuer à l'émergence et à l'industrialisation d'algorithmes de pointe.



Les objectifs du projet englobent à la fois le développement matériel et logiciel, allant de la création d'une plateforme robotique mobile autonome sûre et fiable avec des capacités de perception et de localisation, à l'implémentation de fonctions innovantes de caractérisation de la traversabilité du terrain et de navigation.

Computer Science and Systems Engineering Laboratory (U2IS) de l’ENSTA Paris, en partenariat avec EXAIL Robotics, pour leur projet TAURUS pour l’analyse de traversabilité d'un robot autonome et d'un système sans pilote.



Le déplacement autonome en terrain non structuré est un défi scientifique et technique important pour la conception et la mise en œuvre d’algorithmes de navigation robotique autonome. En effet, la capacité d’adaptabilité et la prise en compte des incertitudes dans les algorithmes pour faire face aux aléas du terrain sont cruciaux. Le projet TAURUS allie les forces de ENSTA Paris et EXAIL Robotics et propose une approche alliant toutes les composantes de l’IA pour analyser la traversabilité du terrain. Ce traitement s’appuie sur des données venant de capteurs complémentaires (Lidar, caméra, …) pour accroitre la robustesse du système fasse à un environnement incertain.