Parking privé

Le Parking Privé, propriété de l'INRIA, est un espace extérieur fixe et reconfigurable situé à l'INRIA, 2004 route des Lucioles, Bâtiment Khan, Niveau 0, 06902 Sophia-Antipolis, France, avec les coordonnées GPS 43.614167, 7.068611. Bien qu'elle ne soit pas cofinancée par AgrifoodTEF, cette installation sert de zone d'essai polyvalente pour diverses expériences robotiques et de mobilité, en particulier dans des conditions extérieures réelles. Sa disposition peut être adaptée pour simuler différents scénarios opérationnels, ce qui le rend approprié pour l'évaluation des systèmes de navigation, de perception et de contrôle dans les plates-formes autonomes au sol telles que les AGR et les UAV. Le parking privé offre un environnement sûr et accessible pour les essais préliminaires sur le terrain avant un déploiement plus large.

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Description

À l'INRIA, le parking privé s'étend sur une superficie de 85 mètres sur 13 mètres et est naturellement entouré de plantes et d'arbres, créant un environnement semi-structuré et forestier. Cela en fait un espace extérieur idéal pour mener des expériences de développement, de test et de validation avec des robots au sol autonomes (AGR) et des véhicules aériens sans pilote (UAV). Son réglage dynamique comble l'écart entre les essais intérieurs contrôlés et les environnements de terrain entièrement non structurés, permettant une expérimentation sûre et efficace dans des conditions extérieures réalistes.

Qu'est-ce qui pourrait être offert par cette installation?

Cette installation prend en charge une gamme d'activités de tests robotiques, y compris le pré-test des algorithmes d'IA et de mobilité pour les AGR et les UAV avant leur déploiement sur des sites opérationnels. Il est particulièrement adapté pour les tests d'intégration de capteurs et l'acquisition de données à l'aide de configurations à un ou plusieurs capteurs. Les chercheurs et les développeurs peuvent simuler des scénarios complexes impliquant la perception, l'évitement d'obstacles et la localisation, aidant à affiner les performances du système avant le déploiement à grande échelle.

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