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Dans un premier pas vers des robots domestiques capables de naviguer rapidement dans des espaces imprévisibles et désordonnés, les chercheurs de l’Université du Michigan ont mis au point un algorithme permettant aux machines de percevoir leur ordre de grandeur plus rapidement que les précédentes versions.

De meilleurs yeux pour les robots 

«La perception des robots est l’un des plus gros goulots d’étranglement pour les  robots d’aide pouvant être utilisés par des personnes ordinaires.», a déclaré Karthik Desingh, étudiant diplômé en informatique et en ingénierie et auteur principal d’un article sur ce travail publié dans Science Robotics. «Dans les environnements industriels, où il existe une structure, les robots peuvent effectuer des tâches telles que la construction de voitures très rapidement. Mais nous vivons dans des environnements non structurés et nous voulons que les robots puissent gérer ce type d’environnement. »
Le nouvel algorithme de l’équipe s’appelle « Pull Message Passing for Nonparametric Belief Propagation ». En 10 minutes, il peut analyser où se trouve un objet (sa position et son orientation) à un niveau de précision qui prenait plus d’une heure et demie avant.
L’équipe a démontré cela avec un robot nommé Fetch. Ils ont montré que leur algorithme pouvait correctement percevoir et utiliser un ensemble de tiroirs, même à moitié recouvert d’une couverture, lorsqu’un tiroir était à moitié ouvert ou lorsque le bras du robot cachait complètement son capteur.
«Les concepts à la base de notre algorithme existaient déjà, mais ils avaient un impact limité sur la robotique car ils étaient très coûteux en calcul, nécessitant plus de temps de pratique pour qu’un robot puisse interagir dans des tâches quotidiennes », a déclaré Chad Jenkins, professeur d’informatique et d’ingénierie et membre principal du corps professoral du Michigan Institut of robotic.

Une meilleure estimation de l’emplacement d’un objet

Lors des essais de ce nouvel algorithme, il a fallu cinq itérations pour obtenir une erreur moyenne d’estimation de l’emplacement des tiroirs inférieure à 8 cm, ou une erreur moyenne de moins de 20 cm pour estimer un emplacement lorsqu’un meuble était partiellement masqué par un couverture.
Cela correspond aux approches précédentes et varie en fonction de la taille de l’objet, du nombre de pièces et de la quantité visible par les capteurs. Plus important encore, la précision augmente suffisamment pour permettre à un robot de manipuler des objets correctement en effectuant des itérations continues.
« Ce n’est que le début de ce que nous pouvons faire avec cet algorithme dans la perception robotique », a déclaré Desingh. «Nous voulons adapter notre travail à plusieurs objets et les suivre pendant l’exécution d’une action, même si le robot ne regarde pas un objet. Ensuite, le robot peut utiliser cette capacité pour observer en permanence le monde pour une manipulation orientée vers un objectif et mener à bien des tâches. »
Source : University of Michigan
Crédit photo : Pixabay