Evolution des Robots

Comment les robots perçoivent le monde qui les entoure

     Grace à l’intelligence artificiel, Les robots peuvent faire des choses incroyables, comme travailler avec des humains en collaboration dans des usines, livrer rapidement des colis dans un entrepôt et explorer la surface de Mars. Mais malgré ces exploits, nous commençons seulement à voir des robots capables de préparer une bonne tasse de café. Pour les robots, être capable de percevoir et de comprendre le monde qui les entoure est essentiel pour une intégration simplifiée.

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     De telles pratiques habituelles, comme allumer la machine à café, distribuer les fèves et trouver le lait et le sucre, exigent certaines capacités de perception qui restent des fantasmes pour de nombreuses machines.

     Cependant, cela change. Plusieurs technologies différentes sont utilisées pour aider les robots à mieux percevoir l'environnement dans lequel ils travaillent. Cela comprend la compréhension des objets qui les entourent et la mesure de la distance. Vous trouverez ci-dessous un échantillon de ces technologies.

          Le LiDAR : capteurs de distance à lumière et laser

     Plusieurs sociétés développent des technologies LiDAR (mesure de distance et détection d'objet basées sur la lumière et le laser) pour aider les robots et les véhicules autonomes à percevoir les objets environnants. Le principe de LiDAR est simplement de faire la lumière sur une surface et de mesurer le temps qu’il faut pour revenir à sa source.

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     En émettant des impulsions rapides de lumière laser sur une surface en succession rapide, le capteur peut créer une « carte » complexe de la surface qu'il mesure. Il existe actuellement trois types principaux de capteurs : les capteurs à faisceau unique, capteurs multi faisceaux, et capteurs de rotation.

     Les capteurs à faisceau unique produisent un faisceau de lumière et sont généralement utilisés pour mesurer les distances entre de grands objets, tels que des murs, des sols et des plafonds. Dans les capteurs à un seul faisceau, les faisceaux peuvent être divisés en : faisceaux hautement collimatées, similaires à ceux utilisés dans les pointeurs laser (c'est-à-dire que le faisceau restera petit dans toute la plage). Les faisceaux de diodes LED et pulsées sont similaires aux lampes de poche (c'est-à-dire que le faisceau va diverger sur de grandes distances).

     Les capteurs à faisceaux multiples produisent simultanément plusieurs faisceaux de détection et sont idéaux pour éviter les objets et les collisions. Enfin, les capteurs de rotation produisent un seul faisceau lors de la rotation du dispositif et sont souvent utilisés pour la détection et l'évitement d'objets.

     Capteurs de détection de pièces

     Une tâche importante, souvent confiée à des robots, en particulier dans l'industrie manufacturière, consiste à ramasser des objets. Plus spécifiquement, un robot doit savoir où se trouve un objet et s'il est prêt à être ramassé. Cela nécessite le travail de divers capteurs pour aider la machine à détecter la position et l'orientation de l'objet. Un robot peut déjà disposer de capteurs intégrés à ses capacités de détection, ce qui peut constituer une solution adéquate si vous souhaitez uniquement détecter la présence ou non d'un objet.

     Les capteurs de détection de pièces sont couramment utilisés dans les robots industriels et peuvent détecter si une pièce est arrivée à un endroit particulier. Il existe différents types de capteurs, chacun avec des capacités uniques, notamment la détection de la présence, de la forme, de la distance, de la couleur et de l’orientation d’un objet.

     Les capteurs de vision robotisés offrent plusieurs avantages de haute technologie aux robots collaboratifs de tous les secteurs. Les vues 2D et 3D permettent aux robots de manipuler différentes pièces sans reprogrammer, de saisir des objets dont la position et l'orientation sont inconnues et de corriger les imprécisions.

     La vision 3D et l'avenir des « sens » des robots

     L'introduction de robots dans des aspects plus intimes de notre vie (comme chez nous) nécessite une compréhension plus profonde et plus nuancée des objets en trois dimensions. Alors que les robots peuvent certainement « voir » des objets à l'aide de caméras et de capteurs, il est plus difficile d'interpréter ce qu'ils voient en un coup d'œil.

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     Un algorithme de perception de robot, développé par un étudiant diplômé de la Duke University et son directeur de thèse, permet de deviner ce qu'est un objet, comment il est orienté et « d'imaginer » toutes les parties de l'objet qui pourraient être invisibles.

     L'algorithme a été développé à l'aide de 4 000 balayages 3D complets d'objets ménagers courants, notamment : un assortiment de lits, chaises, bureaux, moniteurs, commodes, tables de chevet, tables, baignoires et canapés. Chaque balayage a ensuite été décomposé en dizaines de milliers de voxels, empilés les uns sur les autres, pour faciliter le traitement.

     À l'aide d'une analyse probabiliste en composantes principales, l'algorithme a appris les catégories d'objets, leurs similitudes et leurs différences. Cela lui permet de comprendre ce qu'est un nouvel objet sans avoir à passer au crible tout son catalogue pour trouver une correspondance.

     Bien qu'encore à ses débuts, la mise en œuvre de cet algorithme (ou de ceux de nature similaire) pousse la robotique encore plus loin pour travailler en tandem avec des humains dans des environnements beaucoup moins structurés et prévisibles qu'un laboratoire, une usine ou une usine de fabrication.

     La capacité de percevoir et d'interagir avec les objets environnants et l'environnement est essentielle à la fonctionnalité robotique et à leurs applications fonctionnant aux côtés de l'homme. À mesure que la technologie progressera, il deviendra sans aucun doute nécessaire d’accroître l’éducation et l’alphabétisation en robotique, ainsi que de techniciens en robotique.

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