La localisation précise est une problématique importante de la robotique mobile (robots agricoles, voitures autonomes, robots de logistique, …). En extérieur, l’ajout de balises au sol permet au GPS RTK d’assurer une localisation au centimètre. En intérieur, une solution possible est d’utiliser la vision pour repérer des étiquettes (tags) dont la forme et la position est connue. Apriltag [1] est une bibliothèque basée sur ce concept, exploitée à l’ENS Paris-Saclay pour la localisation de drone- dirigeable (en intérieur) et pour ajuster l’arrivée d’un robot autonome sur son socle de recharge. Cette ressource présente pas à pas comment, à partir d’une caméra embarquée, il est possible d’atteindre une précision de localisation au centimètre ainsi que les angles de rotation de la caméra. Les fichiers .py des codes pour raspberry pi avec caméra raspberry pi v2 sont fournis [10]. Il est assez aisé de passer à une autre cible. Le fichier pdf des images des tags est fourni également [10]

Nous reprenons ici une grande partie du dossier de presse produit en septembre 2024 par le constructeur Schneider Electric, œuvrant dans la transformation numérique, la gestion de l’énergie et les automatismes, où il expose sa politique en matière d’économie circulaire. Dans ce texte, nous découvrons les solutions mises en œuvre et les nécessaires évolutions de l’organisation, de la gestion de la production et des outils industriels que cela implique.