Les aspirateurs robots actuels ne se déplacent plus trop au hasard. Ils sont, en effet, équipés de systèmes de navigation qui régulent leurs déplacements. Ceci les rend plus efficaces, plus rapides et plus économes en énergie. Mais, voyons plus en détail sur quelles technologies reposent ces systèmes de navigation intelligente et comment votre robot aspirateur en tire parti.
Les bases de la navigation dans les robots aspirateurs
Les capteurs et systèmes de détection
La base de la navigation des robots aspirateurs repose sur divers systèmes de détection qui reposent sur des technologies différentes, dont voici les avantages et inconvénients respectifs :
- Capteurs infrarouges (IR) : les capteurs IR envoient un faisceau infrarouge qui rebondit sur les objets et revient vers le capteur. En mesurant le temps du trajet, le système détermine la distance et la position de l’objet. Ce système a un faible coût, une petite taille, et s’avère efficace pour détecter les obstacles solides. En revanche, il peine à positionner les objets transparents et les surfaces réfléchissantes.
- Caméras : les caméras capturent des images de l’environnement et les traitent pour détecter les obstacles. Elles sont assez précises, peuvent reconnaître la nature des obstacles et peuvent aboutir à une cartographie précise. Néanmoins, cette technologie est plus chère et nécessite une bonne luminosité pour une grande précision. Elle est employée, par exemple , par le robot spirateur Ecovacs Deebot X1 OMNI.
- Lidars (Light Detection and Ranging) : les lidars fonctionnent sur le même principe que les capteurs IR, sauf qu’ils utilisent une lumière laser. La détection des objets est très précise et peut même se faire dans l’obscurité, et le laser peut mesurer la hauteur des objets. Côté inconvénients, cette technologie est encore chère.
- Capteurs ultrasoniques : ici, c’est une onde sonore qui permet de localiser les objets. L’avantage est un faible coût, un bon fonctionnement dans différentes conditions d’éclairage, et une bonne capacité à restituer la 3D. En revanche, la portée des ultrasons s’avère limitée, et ils sont sensibles aux échos et aux interférences sonores d’autres appareils.
- Capteurs tactiles : certains modèles de robots aspirateurs sont tout simplement équipés de capteurs tactiles pour détecter les collisions avec les objets. La détection est alors immédiate et offre une bonne capacité à contourner les objets mous. En revanche, cette technologie ne permet pas l’anticipation à distance et ne permet pas d’optimiser les déplacements.
Comme on le voit, chaque technologie de détection présente des avantages et des inconvénients spécifiques. Aujourd’hui, la plupart des robots aspirateurs combinent plusieurs d’entre elles pour avoir une navigation efficace et fiable.
Comment la cartographie de l’espace à nettoyer est-elle réalisée ?
Depuis plusieurs années, les aspirateurs robots ont la capacité de créer et de mémoriser des cartes assez précises des pièces de votre logement. Cela leur permet d’optimiser les déplacements sans avoir à reconnaître la configuration des lieux à chaque fois.
Pour cela, les robots aspirateurs utilisent plusieurs méthodes pour créer ces cartes. Une technique très largement utilisée est la cartographie simultanée et la localisation (SLAM, Simultaneous Localization and Mapping en anglais). Le SLAM permet en fait au robot d’estimer sa position dans l’environnement tout en construisant une carte en temps réel.
Les données issues des capteurs sont traitées à l’aide d’algorithmes pour placer les obstacles, les murs et les autres caractéristiques de l’environnement sur une carte.
L’algorithme de SLAM fusionne ces données avec les informations de mouvement du robot pour estimer sa position dans la carte.
D’autres algorithmes de cartographie sont aussi utilisés sur certains appareils : en particulier le filtrage de Kalman étendu (EKF) et le filtre de particules. Ces méthodes permettent d’estimer la position du robot et construire une carte en utilisant des modèles probabilistes.
Les cartes de navigation des robots aspirateurs sont assez précises et sont enrichies ou mises à jour à chaque passage de l’aspirateur : il y a, en effet, des objets qui peuvent avoir été déplacés. D’ailleurs, le logiciel a la capacité de distinguer les objets mobiles, les objets pouvant être déplacés et enfin les objets fixes.
L’évolution vers la navigation intelligente
L’apprentissage automatique et les robots aspirateurs
Comme on vient de le voir, les algorithmes des robots aspirateurs ont déjà des capacités d’apprentissage pour reconnaître les obstacles et planifier des trajectoires. Ils accumulent des données sur les mouvements et les interactions avec leur environnement, leur permettant de s’améliorer au fil du temps.
Ces algorithmes optimisent les trajectoires en prenant en compte généralement des facteurs comme l’efficacité énergétique et le nettoyage complet de l’espace. D’où l’intérêt de cartes mémorisables qui sont améliorées au fil des passages du robot : position des objets, zones plus sales, modes d’aspiration déjà employés à certains endroits, etc.
L’intelligence artificielle et la prise de décision
Aujourd’hui, c’est l’intégration d’une IA très avancée dans les robots aspirateurs qui permet une prise de décision en temps réel. Le travail de l’IA est de trier et analyser les données cartographiques, les obstacles, la saleté et le souhait de l’utilisateur.
Cela lui permet de planifier des trajectoires optimales et d’optimiser le nettoyage des lieux. Son objectif est d’améliorer en permanence l’efficacité du nettoyage, d’optimiser la gestion de l’énergie et de fournir une expérience utilisateur plus satisfaisante. L’avantage de l’IA est de pouvoir adapter de manière fine le comportement du robot en fonction des conditions changeantes de l’espace à nettoyer.
Il est d’ailleurs fort possible qu’à l’avenir l’IA soit capable de dialoguer en temps réel avec l’utilisateur (via la commande vocale ou une application) sur les meilleurs modèles de robots aspirateurs, pour ajuster le travail en proposant divers scénarios de nettoyage adaptés à ce que le robot aspirateur constate en temps réel.