De la simulation laser au réalisme du combat
Les résultats
- Détection en temps réel des personnes et des véhicules avec une évaluation précise des impacts
- Un « proof of concept » de bout en bout, testé dans des environnements réels
Le contexte
Un entraînement en direct avec de vraies armes est essentiel pour préparer les militaires à leurs missions, mais il présente certaines limites. Les systèmes d'entraînement existants basés sur le laser, bien que largement utilisés, manquent de réalisme et de précision tactique, limitant leur efficacité dans la préparation des soldats à des scénarios complexes et réels. Pour surmonter ces contraintes, l'un des principaux fabricants mondiaux d'armes à feu et d'équipements militaires s'est lancé dans la conception d'un système de formation en conditions réelles de nouvelle génération. Leur objectif : utiliser la vision par ordinateur pour évaluer avec précision où une balle réelle aurait touché une personne ou un véhicule, sans tirer réellement de balles réelles sur des cibles.
Le diagnostique
Atteindre ce niveau de réalisme nécessite de combiner perception visuelle, données balistiques et traitement en temps réel. Le système doit fonctionner de manière fiable dans des environnements extérieurs dynamiques ; traiter des flux vidéo en direct avec une latence minimale ; et fournir un retour immédiat aux soldats en formation, tout en tenant compte des contraintes réelles et des cas particuliers.
La solution
Nous avons développé un « proof of concept » de bout en bout, basée sur la vision par ordinateur. Ce prototype traite les flux de caméras en direct montés sur les armes et les complète avec un affichage tête haute (Heads-Up Display ou HUD). En utilisant des données d'image, le système estime la distance jusqu'à la cible, jusqu'à 900 mètres. La caméra montée sur l'arme fournit également des données de gyroscope, permettant de calculer la trajectoire et le temps de vol de la balle (en supposant l'absence de vent), combinés aux paramètres de vitesse balistique. Ensemble, ces informations permettent au système de déterminer si une cible sera touchée ou manquée, sans prédire explicitement la trajectoire complète elle-même. Intégrée à Python et déployée sur Google Cloud, la solution exploite des bibliothèques de réseaux neuronaux avancées pour la perception, l'inférence et la visualisation. Au fur et à mesure que le projet évoluait, nous avons continuellement optimisé le temps d'inférence, amélioré la qualité des prédictions et traité un éventail croissant de cas limites couramment rencontrés dans des conditions d'entraînement réelles.