« Aurora » est le nom de baptême de ce robot. Du point de vue du développeur informatique, il s’agit d’un kit matériel - à la présentation visuelle similaire à celle d’un chien sur pattes – programmable via une API fournie par le constructeur Boston Dynamics. C’est au travers de cette dernière, ainsi que d’une série de modules d’extensions, que le développeur peut aller à l’essentiel de l’application à mettre en œuvre. Aurora, qui est une personnalisation (via l’API) du kit Spot par Boston Dynamics, trouve un nouveau champ d’application à l’aéroport de l’Alaska après avoir, entre autres, servi au département de police de New York à aller à la rescousse d'un homme retenu prisonnier par deux autres hommes. Le nouveau champ d’application de ce robot sur les pistes de l’aéroport de l’Alaska s’apparente à de la détection et suivi d’objets. Dans ce cas, il y a collecte des images provenant de deux caméras avant et effectue une détection d’objet sur une classe spécifiée. Cette détection utilise Tensorflow via le tensorflow_object_detector. Il accepte n'importe quel modèle Tensorflow et permet au développeur de spécifier un sous-ensemble de classes de détection incluses dans le modèle. Il effectue cet ensemble d'opérations pour un nombre prédéfini d'itérations, en bloquant pendant une durée prédéfinie entre chaque itération. L'application détermine ensuite l'emplacement de la détection la plus fiable de la classe spécifiée et se dirige vers l'objet.
L’application est organisée en trois ensembles de processus Python communiquant avec le robot Spot. Le diagramme des processus est illustré ci-dessous. Le processus principal communique avec le robot Spot via GRPC et reçoit constamment des images. Ces images sont poussées dans la RAW_IMAGES_QUEUE et lues par les processus Tensorflow. Ces processus détectent des objets dans les images et poussent l'emplacement dans PROCESSED_BOXES_QUEUE. Le thread principal détermine alors l'emplacement de l'objet et envoie des commandes au robot pour qu'il se dirige vers l'objet.
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