Les chercheurs visent à donner aux robots d’entrepôt une perception surhumaine

Une équipe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology tente de « donner aux robots une perception surhumaine », selon le professeur associé Fadel Adib. À mesure que les robots progressent dans des domaines tels que la vision artificielle, le toucher et l’odorat, ils se rapprochent de plus en plus d’une perception humaine.

Un nouveau robot développé par les chercheurs, appelé RF-Grasp, repose sur des ondes radio qui peuvent passer à travers les murs et détecter des objets occultés. Il le fait en combinant une détection puissante avec une vision informatique traditionnelle, permettant la localisation et la saisie d’objets qui seraient normalement hors de vue pour le robot.

La recherche doit être présentée à la Conférence internationale IEEE sur la robotique et l’automatisation en mai. Le principal auteur de l’article est Tara Boroushaki, assistante de recherche dans le groupe Signal Kinetics du MIT Media Lab. Les co-auteurs de l’article comprennent Adib, directeur du groupe Signal Kinetics ; Alberto Rodriguez, professeur associé au département de génie mécanique ; Junshan Leng, ingénieur de recherche à l’Université Harvard ; et Ian Clester, étudiant en doctorat à la Georgia Tech.

Entrepôts et commerce électronique

L’une des utilisations potentielles de cette nouvelle technologie est dans le commerce électronique, où elle pourrait aider à rendre la réalisation des entrepôts plus efficace, ou elle pourrait localiser des outils dans un kit d’outils. Avec l’augmentation spectaculaire du commerce électronique, le travail devient de plus en plus intense pour les travailleurs humains, qui réalisent encore la majeure partie de celui-ci. Cependant, cela peut parfois poser problème, compte tenu des conditions de travail dangereuses.

« La perception et la prise sont deux obstacles dans l’industrie aujourd’hui », déclare Rodriguez.

Les robots s’appuient sur la vision optique, qui ne peut pas percevoir les objets cachés, car les ondes lumineuses visibles ne passent pas à travers les murs. Cependant, ce n’est pas le cas des ondes radio.

L’identification par fréquence radio (RF) a été utilisée pour le suivi, et les systèmes d’identification RF consistent en un lecteur et une balise. La balise est un petit circuit imprimé qui est fixé à des fins de suivi, tandis que le lecteur émet un signal RF qui est modulé par la balise et réfléchi au lecteur.

Ce signal réfléchi est responsable de la fourniture d’informations essentielles sur l’objet étiqueté, telles que l’emplacement et l’identité. C’est souvent utilisé dans les chaînes d’approvisionnement de détail, avec des pays comme le Japon qui prévoient d’utiliser la traçabilité RF pour tous les achats de détail à l’avenir.

« RF est une modalité de détection si différente de la vision », déclare Rodriguez. « Ce serait une erreur de ne pas explorer ce que RF peut faire ».

https://www.youtube.com/watch?v=ZAzeYPcTM78

RF Grasp

Le nouveau RF Grasp utilise une caméra et un lecteur RF pour localiser et saisir des objets étiquetés, et il peut le faire même s’ils sont complètement bloqués pour la caméra. Il y a un bras robotique attaché à une main de saisie, et le poignet tient la caméra. Le lecteur RF est indépendant du robot, transmettant des données de suivi à l’algorithme de contrôle.

En intégrant la collecte de données de suivi RF et les données de l’image visuelle de l’environnement du robot, le processus de prise de décision du robot devient très compliqué.

« Le robot doit décider, à chaque instant, laquelle de ces flux est plus importante à prendre en compte », déclare Boroushaki. « Ce n’est pas seulement une coordination œil-main, c’est une coordination RF-œil-main. Le problème devient donc très compliqué ».

« Il commence par utiliser RF pour concentrer l’attention de la vision », déclare Adib. « Ensuite, vous utilisez la vision pour naviguer dans les manœuvres fines ».

Avec ce processus, RF Grasp peut cibler un objet, et il peut manipuler l’objet et la vision, ce qui donne un détail plus fin que RF.

Dans une série de tests, RF Grasp a réussi à localiser et à saisir l’objet cible avec environ la moitié du mouvement total. Il a également pu « déclutter » l’environnement, ce qui est très unique, en supprimant les matériaux d’emballage et les obstacles pour atteindre l’objet cible.

« Il a cette guidance que d’autres systèmes n’ont simplement pas », déclare Rodriguez.

RF Grasp pourrait éventuellement jouer un rôle important dans les entrepôts de commerce électronique, en faisant des choses comme la vérification instantanée de l’identité d’un objet.

« RF a le potentiel d’améliorer certaines de ces limitations dans l’industrie, en particulier dans la perception et la localisation », continue Rodriguez.

En ce qui concerne les applications domestiques, Adib déclare : « Ou vous pourriez imaginer le robot trouvant des objets perdus. C’est comme un super-Roomba qui va et récupère mes clés, où que je les aie mises ».