Comprendre l'intégration de la vision par ordinateur dans la robotique

Abirami Vina

5 minutes de lecture

30 août 2024

Découvrez comment l'intégration de la vision par ordinateur dans la robotique modifie la manière dont les machines perçoivent et réagissent à leur environnement dans diverses industries.

L'IA dans le domaine de la robotique progresse à un rythme incroyable, et les robots sont construits pour effectuer des tâches plus complexes avec moins d'intervention humaine. Par exemple, RoboCat de DeepMind est un robot piloté par l'IA qui peut apprendre de nouvelles tâches avec seulement 100 démonstrations. RoboCat peut ensuite utiliser ces données pour générer davantage de données d'entraînement et améliorer ses compétences, augmentant son taux de réussite de 36 % à 74 % après un entraînement supplémentaire. Des innovations telles que Robocat représentent un grand pas en avant vers la création de robots capables d'accomplir un large éventail de tâches avec un minimum d'intervention humaine. 

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Fig 1. Fonctionnement de RoboCat de DeepMind.

Les robots alimentés par l'IA ont déjà un impact dans diverses applications pratiques, comme l'utilisation de robots par Amazon pour rationaliser les opérations d'entreposage et les robots d'IA qui optimisent les pratiques agricoles dans le secteur de l'agriculture. Précédemment, nous avons exploré le rôle global de l'IA dans la robotique et vu comment elle remodèle des secteurs allant de la logistique aux soins de santé. Dans cet article, nous allons approfondir les raisons pour lesquelles la vision par ordinateur est si importante en robotique et comment elle aide les robots à percevoir et à interpréter leur environnement. 

L'importance des systèmes de vision en robotique

Les systèmes de vision en robotique sont les yeux d'un robot et l'aident à reconnaître et à comprendre son environnement. Ces systèmes utilisent généralement des caméras et des capteurs pour capturer des données visuelles. Les algorithmes de vision artificielle traitent ensuite les vidéos et les images capturées. Grâce à la détection d'objets, à la perception de la profondeur et à la reconnaissance des formes, les robots peuvent identifier des objets, évaluer leur environnement et prendre des décisions en temps réel.

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Fig. 2. Un robot doté d'un système de vision artificielle.

Vision L'IA ou la vision artificielle est essentielle pour que les robots puissent fonctionner de manière autonome dans des environnements dynamiques et non structurés. Si un robot doit ramasser un objet, il doit être capable de le localiser à l'aide de la vision artificielle. C'est un exemple très simple. La même base d'un système de vision par ordinateur est nécessaire pour construire des applications dans lesquelles les robots peuvent inspecter des produits dans la fabrication ou assister à des opérations médicales avec précision et exactitude. En fournissant les données sensorielles nécessaires à la prise de décision en temps réel, les systèmes de vision permettent aux robots d'interagir plus naturellement avec leur environnement et d'élargir l'éventail des tâches qu'ils peuvent accomplir dans divers secteurs d'activité.

Avancées récentes dans le domaine de la vision par ordinateur pour les robots autonomes

Récemment, l'utilisation de la vision par ordinateur dans la robotique s'est accrue dans le monde entier. En fait, le marché mondial de la vision robotique devrait atteindre 4 milliards de dollars d'ici 2028. Examinons quelques études de cas qui montrent comment l'IA de vision est appliquée dans des applications robotiques réelles pour améliorer l'efficacité et résoudre des problèmes complexes.

Améliorer les inspections sous-marines grâce à la vision, l'IA et la robotique

Les inspections sous-marines sont essentielles pour maintenir en bon état des structures telles que les pipelines, les plates-formes offshore et les câbles sous-marins. Ces inspections permettent de s'assurer que tout est sûr et fonctionne correctement, afin d'éviter des réparations coûteuses ou des problèmes environnementaux. Cependant, l'inspection des environnements sous-marins peut s'avérer difficile en raison de la faible visibilité et des zones difficiles d'accès.

Les robots dotés d'un système de vision par ordinateur peuvent capturer des données visuelles claires et de haute qualité qui peuvent être analysées sur place ou utilisées pour créer des modèles 3D détaillés des zones inspectées. En associant l'expertise humaine à cette technologie, les inspections deviennent plus sûres, plus efficaces et fournissent de meilleures informations pour la maintenance et la planification à long terme.

Par exemple, NMS, une société de plongée commerciale de premier plan, a utilisé les véhicules télécommandés (ROV) Sentinus de Blue Atlas Robotics pour une inspection sous-marine difficile d'une canalisation dont le point d'entrée était obscur. Le ROV Sentinus, équipé d'un système de vision par ordinateur, a éclairé la zone avec ses quatorze lampes et a capturé des images haute résolution sous différents angles. Ces images ont ensuite été utilisées pour créer des modèles 3D précis de l'intérieur de la conduite afin d'aider NMS à évaluer en profondeur son état et à prendre des décisions éclairées en matière de maintenance et de gestion des risques.

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Fig. 3. Fonctionnement du Sentinus (ROV) de Blue Atlas Robotics.

Construire des maisons avec l'IA visionnaire et la précision robotique

Dans le secteur de la construction, maintenir une qualité constante tout en faisant face à des pénuries de main-d'œuvre peut s'avérer difficile. L'automatisation de la construction à l'aide de robots industriels permet de rationaliser le processus de construction, de réduire le besoin de travail manuel et de garantir un travail précis et de haute qualité. La technologie de vision par ordinateur peut être intégrée à cette automatisation en permettant aux robots d'effectuer des contrôles et des inspections en temps réel. Plus précisément, les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider les robots à détecter les désalignements ou les défauts des matériaux afin de vérifier que tout est positionné correctement et répond aux normes de qualité.

Le partenariat entre ABB Robotics et la start-up britannique AUAR en est un excellent exemple. Ensemble, ils utilisent des micro-usines robotisées équipées d'une IA de vision pour construire des maisons abordables et durables à partir de feuilles de bois. La vision par ordinateur permet aux robots de couper et d'assembler les matériaux avec précision. Ce processus automatisé permet de pallier les pénuries de main-d'œuvre et de simplifier la chaîne d'approvisionnement en se concentrant sur un seul matériau. En outre, ces micro-usines peuvent être dimensionnées pour répondre aux besoins locaux et soutenir les emplois à proximité, tout en rendant la construction plus efficace et plus adaptable.

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Fig. 4. Micro-usines robotisées alimentées par l'IA.

Automatisation de la recharge des véhicules électriques grâce à l'IA de vision 3D

Le chargement des véhicules électriques est un autre cas d'utilisation intéressant de l'IA visionnaire dans le domaine de la robotique. Grâce à la vision 3D et à l'IA, les robots peuvent désormais localiser et se connecter automatiquement aux ports de recharge des véhicules électriques, même dans des environnements difficiles tels que les parkings extérieurs. L'IA de vision fonctionne en capturant des images 3D haute résolution du véhicule et de son environnement, ce qui permet au robot d'identifier avec précision l'emplacement du port de charge. Il peut ensuite calculer la position et l'orientation exactes nécessaires pour connecter le chargeur. L'IA basée sur la vision permet non seulement d'accélérer le processus de charge, mais aussi de le rendre plus fiable et de réduire la nécessité d'une intervention humaine.

La collaboration de Mech-Mind avec une grande entreprise du secteur de l'énergie en est un exemple. L'entreprise a mis au point un robot guidé par la vision 3D capable de trouver avec précision le port de charge d'un véhicule électrique et de s'y connecter, même dans des conditions d'éclairage difficiles. La recharge automatisée des VE améliore l'efficacité et la recharge dans les espaces commerciaux tels que les immeubles de bureaux et les centres commerciaux.

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Fig. 5. Chargement des véhicules électriques guidé par la vision 3D.

Avantages de l'IA de vision pour les applications robotiques

La vision par ordinateur offre plusieurs avantages dans le domaine de la robotique et permet aux machines d'effectuer des tâches avec plus d'autonomie, de précision et d'adaptabilité. Voici quelques avantages uniques de la vision artificielle en robotique :

  • Rentabilité: En automatisant les tâches qui exigent une grande précision et une grande cohérence, Vision AI réduit le besoin de travail manuel, diminue les taux d'erreur et augmente la productivité, ce qui se traduit par des économies à long terme.
  • Apprentissage adaptatif: Grâce à l'analyse continue des données visuelles, les robots peuvent améliorer leurs performances au fil du temps, apprendre de leurs interactions et s'adapter à de nouvelles tâches ou à des changements dans leur environnement.
  • Sécurité et conformité: Vision AI augmente la sécurité des robots travaillant aux côtés des humains en leur permettant de détecter et d'éviter les obstacles, de reconnaître les conditions dangereuses et de respecter les normes réglementaires.
  • Multi-tâches: L'analyse d'images permet aux robots d'effectuer plusieurs tâches simultanément, comme trier des objets tout en les inspectant, ce qui accroît l'efficacité globale.

Défis de la vision par ordinateur en robotique

Si l'IA Vision offre de nombreux avantages pour la robotique, la mise en œuvre de la vision par ordinateur dans la robotique pose également des problèmes. Ces défis peuvent avoir une incidence sur les performances des robots dans différents environnements et sur la fiabilité de leur fonctionnement. Il est donc important de les garder à l'esprit lors de la planification du développement et du déploiement des systèmes robotiques. Voici quelques défis majeurs liés à l'utilisation de la vision par ordinateur en robotique :

  • Intégration avec d'autres capteurs: Les systèmes de vision doivent souvent fonctionner avec d'autres capteurs tels que les capteurs LiDAR ou à ultrasons. S'assurer que ces différents capteurs fonctionnent harmonieusement pour donner une compréhension complète de l'environnement est une tâche complexe.
  • Coût de la mise en œuvre: Le développement et le déploiement de systèmes de vision avancés peuvent être coûteux. L'équilibre entre les coûts de mise en œuvre de Vision AI et les avantages escomptés est un défi auquel de nombreuses organisations sont confrontées.
  • Qualité et disponibilité des données: Les systèmes de vision artificielle s'appuient sur de vastes ensembles de données pour l'apprentissage, mais il peut être difficile d'obtenir des données étiquetées de haute qualité qui représentent avec précision les différentes situations d'un robot. Si les données sont de mauvaise qualité ou incomplètes, elles peuvent conduire à des modèles moins précis et à une sous-performance des robots.
  • Fiabilité dans toutes les conditions: Les systèmes de vision par ordinateur doivent être fiables et fonctionner de manière cohérente dans différents environnements, tels que l'intérieur et l'extérieur. Toutefois, il peut s'avérer difficile de garantir ce type de durabilité sans procéder à des ajustements fréquents ou à des interventions manuelles.

L'IA visionnaire façonne la prochaine génération de robots

L'IA visionnaire modifie la manière dont les robots interagissent avec leur environnement en leur donnant un niveau de compréhension et de précision autrefois inimaginable. Nous constatons déjà que la vision par ordinateur a un impact important dans des domaines tels que la fabrication et les soins de santé, où les robots effectuent des tâches de plus en plus complexes. À mesure que l'IA se développe et que les systèmes de vision par ordinateur s'améliorent, les possibilités d'action des robots ne cessent de croître. Les progrès de la robotique ne se limitent pas à une technologie avancée : il s'agit de créer des robots capables de travailler avec nous. À mesure que les robots deviennent plus performants, ils joueront probablement un rôle encore plus important dans notre vie quotidienne, ouvrant de nouvelles perspectives et rendant notre monde plus efficace et plus connecté.

Rejoignez notre communauté et explorez notre dépôt GitHub pour découvrir divers cas d'utilisation de Vision AI. Vous pouvez également en savoir plus sur les applications de vision par ordinateur dans les domaines de la conduite autonome et de la fabrication sur nos pages de solutions.

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