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

L'IA en robotique progresse à un rythme incroyable, et les robots sont construits pour accomplir des tâches plus complexes avec moins d'intervention humaine. Par exemple, DeepMind's RoboCat est un robot piloté par l'IA qui peut apprendre de nouvelles tâches avec seulement 100 démonstrations. RoboCat peut ensuite utiliser ces données d'entrée pour générer davantage de données de training et améliorer ses compétences, augmentant son taux de réussite de 36 % à 74 % après un entraînement supplémentaire. Des innovations comme RoboCat témoignent d'une avancée majeure vers la création de robots capables de gérer un large éventail de tâches avec un minimum d'intervention humaine.

Fig 1. Fonctionnement de RoboCat de DeepMind.

Les robots alimentés par l'IA ont déjà un impact dans diverses applications pratiques, telles que l'utilisation de robots par Amazon pour rationaliser les opérations d'entrepôt et les robots IA qui optimisent les pratiques agricoles en agriculture. Auparavant, nous avons exploré le rôle global de l'IA en robotique et vu comment elle remodèle des industries allant de la logistique à la santé. Dans cet article, nous allons approfondir les raisons pour lesquelles la vision par ordinateur en robotique est si cruciale 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 agissent comme 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 par ordinateur traitent ensuite les vidéos et les images capturées. Grâce à la détection d'objets, à la perception de la profondeur et à la reconnaissance de formes, les robots peuvent identifier des objets, évaluer leur environnement et prendre des décisions en temps réel.

Fig 2. Un robot équipé de vision industrielle (source: roboticstomorrow.com).

L'IA de vision ou vision artificielle est essentielle pour que les robots fonctionnent 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 par ordinateur. C'est un exemple très simple. La même base fondamentale d'un système de vision par ordinateur est nécessaire pour construire des applications où les robots peuvent inspecter des produits dans l'industrie manufacturière ou assister à des interventions chirurgicales avec précision et exactitude. En fournissant les informations 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 la gamme de tâches qu'ils peuvent gérer dans diverses industries.

Avancées récentes de la vision par ordinateur pour les robots autonomes#

Récemment, on a assisté à une augmentation mondiale de l'utilisation de la vision par ordinateur en robotique. 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 stimuler l'efficacité et résoudre des problèmes complexes.

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

Les inspections sous-marines sont essentielles pour maintenir en bon état des structures telles que les pipelines, les plates-formes pétrolières 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 d'une mauvaise visibilité et de zones difficiles d'accès.

Les robots dotés 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 combinant l'expertise humaine avec 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 entreprise de plongée commerciale de premier plan, a utilisé les véhicules télécommandés (ROV) Sentinus de Blue Atlas Robotics pour une inspection difficile de tuyaux sous-marins avec un point d'entrée trouble. Le ROV Sentinus, équipé de la vision par ordinateur, a éclairé la zone avec ses quatorze lumières 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 du tuyau 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.

Fig 3. Fonctionnement des véhicules télécommandés (ROV) Sentinus de Blue Atlas Robotics.

Construire des maisons avec l'IA de vision et la précision robotique#

Dans le secteur de la construction, il peut être difficile de maintenir une qualité constante tout en faisant face à des pénuries de main-d'œuvre. L'automatisation de la construction avec des robots industriels offre un moyen de rationaliser le processus de construction, de réduire le besoin de main-d'œuvre manuelle 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 une surveillance 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 dans les matériaux pour s'assurer que tout est correctement positionné et répond aux normes de qualité.

Un excellent exemple en est le partenariat entre ABB Robotics et la start-up basée au Royaume-Uni, AUAR. Ensemble, ils utilisent des micro-usines robotisées équipées d'IA de vision pour construire des maisons abordables et durables à partir de bois en feuilles. La vision par ordinateur permet aux robots de couper et d'assembler les matériaux avec précision. Le processus automatisé aide à faire face aux pénuries de main-d'œuvre et simplifie la chaîne d'approvisionnement en se concentrant sur un seul matériau. De plus, ces micro-usines peuvent être mises à l'échelle pour répondre aux besoins locaux et soutenir les emplois à proximité tout en rendant la construction plus efficace et adaptable.

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

Automatiser la recharge des véhicules électriques avec l'IA de vision 3D#

La recharge des véhicules électriques est un autre cas d'utilisation intéressant de l'IA de vision en robotique. À l'aide de la vision 3D et de 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 parcs de stationnement 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 recharge. Il peut ensuite calculer la position exacte et l'orientation nécessaires pour connecter le chargeur. L'IA dotée de la vision accélère non seulement le processus de recharge, mais le rend également plus fiable et réduit le besoin d'intervention humaine.

Un exemple en est le travail de Mech-Mind avec une grande entreprise énergétique. Ils ont développé un robot guidé par vision 3D capable de trouver et de se connecter précisément au port de recharge d'un véhicule électrique, même dans des conditions d'éclairage difficiles. La recharge automatisée des véhicules électriques améliore l'efficacité et la recharge dans les espaces commerciaux comme les immeubles de bureaux et les centres commerciaux.

Fig 5. Recharge de véhicules électriques guidée par vision 3D.

Avantages de l'IA de vision pour les applications robotiques#

La vision par ordinateur offre plusieurs avantages en robotique et aide les machines à effectuer des tâches avec plus d'autonomie, de précision et d'adaptabilité. Voici quelques avantages uniques de l'IA de vision en robotique :

• Efficacité des coûts : En automatisant les tâches qui nécessitent une grande précision et une grande cohérence, l'IA de vision réduit le besoin de travail manuel, diminue les taux d'erreur et augmente la productivité, ce qui entraîne des économies à long terme.
• Apprentissage adaptatif : Grâce à une 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 : L'IA de vision 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.
• Multitâche : L'analyse d'image permet aux robots de gérer plusieurs tâches simultanément, comme trier des objets tout en les inspectant, augmentant ainsi l'efficacité globale.

Défis de la vision par ordinateur en robotique#

Bien que l'IA de vision offre de nombreux avantages pour la robotique, il existe également des défis liés à la mise en œuvre de la vision par ordinateur en robotique. Ces défis peuvent affecter la performance des robots dans différents environnements et 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 clés liés à l'utilisation de la vision par ordinateur pour la robotique :

• Intégration avec d'autres capteurs : Les systèmes de vision doivent souvent fonctionner parallèlement à d'autres capteurs comme le LiDAR ou les capteurs à ultrasons. S'assurer que ces différents capteurs fonctionnent ensemble sans heurts pour donner une compréhension complète de l'environnement est une tâche complexe.
• Coût de mise en œuvre : Le développement et le déploiement de systèmes de vision avancés peuvent être coûteux. L'équilibrage des coûts de mise en œuvre de l'IA de vision avec les avantages escomptés est un défi auquel de nombreuses organisations sont confrontées.
• Qualité et disponibilité des données : Les systèmes de vision industrielle reposent sur de grands ensembles de données pour l'entraînement, mais obtenir des données étiquetées de haute qualité qui représentent fidèlement les diverses situations d'un robot peut être difficile. Si les données sont médiocres ou incomplètes, cela peut 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 divers paramètres, comme les environnements intérieurs et extérieurs. Cependant, assurer ce type de durabilité sans ajustements fréquents ou intervention manuelle peut être difficile.

L'IA de vision façonne la prochaine génération de robots#

L'IA de vision change la façon dont les robots interagissent avec leur environnement en leur donnant un niveau de compréhension et de précision autrefois inimaginable. Nous voyons déjà la vision par ordinateur avoir un impact important dans des domaines comme la fabrication et la santé, où les robots gèrent de plus en plus de tâches complexes. À mesure que l'IA continue de se développer et que les systèmes de vision par ordinateur s'améliorent, les possibilités de ce que les robots peuvent faire ne cessent de croître. Le progrès en robotique ne concerne pas seulement la 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 opportunités et rendant notre monde plus efficace et connecté.

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