Edge AI réelle
Détection locale sur le dispositif, sans dépendance cloud pour les décisions critiques de sécurité.
Projet R&D / Edge AI / Mobilité assistée
Adaptive AI Mobility Runtime
Système portable de navigation assistée combinant LiDAR, vision par ordinateur, YOLO, alertes audio, retour LED directionnel et supervision web en direct pour détecter les obstacles et les risques de chute.
LiDARYOLOv8nEdge AIAssistive mobilityRuntime safety
Client / ProgrammeR&D interne / concept prêt pour Horizon
Année2026
LocalisationRoumanie / UE
StatusDémo fonctionnelle en tests réels
Vue d’ensemble
Adaptive AI Mobility Runtime est une plateforme edge-AI pour la mobilité assistée. Le système fonctionne sur Raspberry Pi et intègre LiDAR, caméra, YOLOv8n, capteurs de proximité et tableau de bord web pour le monitoring en direct. Il vise les personnes malvoyantes, les personnes âgées et les scénarios de récupération ou rééducation.
Défi
Les personnes en situation de handicap ou à mobilité réduite rencontrent au quotidien des obstacles, escaliers, bords, objets dynamiques et risques de collision ou de chute. Les solutions simples donnent peu d’informations, tandis que de nombreuses solutions numériques ne sont pas testées en conditions réelles.
Solution et impact
Le système détecte les obstacles et les risques de chute en temps réel, évalue le niveau de risque et transmet des alertes audio et visuelles. Le dashboard conserve les événements, incidents, images et données runtime pour l’analyse et la validation.
La plateforme peut soutenir la mobilité indépendante, la prévention des accidents, la rééducation et l’intégration dans des projets européens axés sur l’autonomie, le handicap et les soins communautaires.
Fonctionnement
Navigation assistée en temps réel, des capteurs au guidage.
Le dispositif edge portable lit les données du LiDAR, de la caméra, du capteur de mouvement et du capteur de distance, exécute la perception locale, envoie des événements runtime structurés au backend et déclenche le guidage audio ou LED lorsqu’un risque est détecté.
Runtime safety orchestration
Policy engine, state machine, obstacle memory et escalade du risque en temps réel.
Live monitoring
Dashboard avec vidéo live, incidents, logs, model registry, device health et structured runtime JSON.