Comprendre l’intégration de la vision par ordinateur en robotique

L’IA appliquée à la robotique progresse à un rythme incroyable, et les robots sont conçus pour accomplir 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 à partir de seulement 100 démonstrations. RoboCat peut ensuite utiliser ces entrées pour générer davantage de données d’entraînement et améliorer ses compétences, faisant passer son taux de réussite de 36 % à 74 % après un entraînement supplémentaire. Des innovations comme RoboCat représentent une avancée majeure vers la création de robots capables d’accomplir un large éventail de tâches avec une intervention humaine minimale.

Fig. 1 Fonctionnement de RoboCat de DeepMind.

Les robots dotés d’IA ont déjà des effets concrets dans diverses applications, comme l’utilisation de robots par Amazon pour rationaliser les opérations d’entrepôt et les robots d’IA qui optimisent les pratiques agricoles dans le secteur de l’agriculture. Nous avons déjà étudié le rôle général de l’IA en robotique et vu comment elle transforme des secteurs allant de la logistique à la santé. Dans cet article, nous allons approfondir l’importance cruciale de la vision par ordinateur en robotique et voir comment elle aide les robots à percevoir et à interpréter leur environnement.

Importance des systèmes de vision en robotique#

Les systèmes de vision en robotique servent d’yeux aux robots et les aident à reconnaître et à comprendre leur environnement. Ils utilisent généralement des caméras et des capteurs pour recueillir 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 motifs, les robots peuvent identifier des objets, évaluer leur environnement et prendre des décisions en temps réel.

Fig. 2. Un robot doté de vision artificielle (source : roboticstomorrow.com).

L’IA visuelle, ou vision industrielle, est essentielle pour permettre aux robots de fonctionner de manière autonome dans des environnements dynamiques et non structurés. Si un robot doit saisir un objet, il doit pouvoir le localiser à l’aide de la vision par ordinateur. C’est un exemple très simple. Les mêmes principes de base d’un système de vision par ordinateur sont nécessaires pour créer des applications où les robots inspectent des produits dans l’industrie manufacturière ou participent à des opérations chirurgicales avec précision. 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.

Progrès récents de la vision par ordinateur pour les robots autonomes#

Ces derniers temps, l’utilisation de la vision par ordinateur en robotique a augmenté 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 visuelle est appliquée à des applications robotiques réelles pour accroître l’efficacité et résoudre des problèmes complexes.

Améliorer les inspections sous-marines grâce à l’IA visuelle et à la robotique#

Les inspections sous-marines sont essentielles pour maintenir en bon état des structures comme les pipelines, les plateformes pétrolières en mer et les câbles sous-marins. Elles permettent de vérifier que tout est sûr et fonctionne correctement, afin d’éviter des réparations coûteuses ou des problèmes environnementaux. Cependant, inspecter les environnements sous-marins peut être difficile en raison de la faible visibilité et des 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 à cette technologie, les inspections deviennent plus sûres et plus efficaces, et fournissent de meilleures informations pour la maintenance et la planification à long terme.

Par exemple, NMS, une grande entreprise de plongée commerciale, a utilisé les véhicules téléopérés (ROV) Sentinus de Blue Atlas Robotics pour inspecter un pipeline sous-marin difficile, dont le point d’entrée était trouble. Le ROV Sentinus, équipé d’un système de vision par ordinateur, a éclairé la zone avec ses quatorze lampes et capturé des images haute résolution sous différents angles. Ces images ont ensuite servi à créer des modèles 3D précis de l’intérieur du pipeline afin d’aider NMS à évaluer son état de manière approfondie et à prendre des décisions éclairées en matière de maintenance et de gestion des risques.

Fig. 3 Fonctionnement des ROV Sentinus de Blue Atlas Robotics.

Construire des maisons grâce à l’IA visuelle et à 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. Automatiser la construction à l’aide de robots industriels permet de rationaliser le processus de construction, de réduire le besoin de main-d’œuvre manuelle et de réaliser des travaux précis et de grande qualité. La vision par ordinateur peut s’intégrer à cette automatisation et permettre aux robots d’effectuer une surveillance en temps réel et des inspections. Plus précisément, les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider les robots à détecter les défauts ou les désalignements des matériaux afin de vérifier que tout est correctement positionné et conforme aux normes de qualité.

Le partenariat entre ABB Robotics et la start-up britannique AUAR en est un excellent exemple. Ensemble, ces entreprises utilisent des micro-usines robotisées équipées d’IA visuelle pour construire des logements abordables et durables à partir de panneaux de bois. La vision par ordinateur permet aux robots de découper et d’assembler les matériaux avec précision. Ce processus automatisé aide à faire face aux pénuries de main-d’œuvre et simplifie la chaîne d’approvisionnement en s’appuyant sur un seul matériau. De plus, ces micro-usines peuvent être déployées à plus grande échelle pour répondre aux besoins locaux et soutenir l’emploi à proximité, tout en rendant la construction plus efficace et adaptable.

Fig. 4. Micro-usines robotisées pilotées par l’IA visuelle.

Automatiser la recharge des véhicules électriques grâce à l’IA visuelle 3D#

La recharge des véhicules électriques est un autre cas d’usage intéressant de l’IA visuelle en robotique. Grâce à la vision 3D et à l’IA, les robots peuvent désormais localiser et connecter automatiquement les prises de recharge des véhicules électriques, même dans des environnements difficiles comme les parkings extérieurs. L’IA visuelle capture des images 3D haute résolution du véhicule et de son environnement, ce qui permet au robot de localiser précisément la prise de recharge. Il peut ensuite calculer la position et l’orientation exactes nécessaires pour brancher le chargeur. L’IA dotée de capacités visuelles accélère non seulement la recharge, mais la rend aussi plus fiable et réduit le besoin d’intervention humaine.

Le travail 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 vision 3D capable de localiser avec précision le port de recharge d’un véhicule électrique et de s’y connecter, même dans des conditions d’éclairage difficiles. La recharge automatisée des véhicules électriques améliore l’efficacité de 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 visuelle pour les applications robotiques#

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

• Rentabilité : en automatisant les tâches qui exigent une grande précision et une forte régularité, l’IA visuelle réduit le besoin de main-d’œuvre, diminue le taux d’erreur et accroît la productivité, ce qui permet de réaliser 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, tirer des enseignements de leurs interactions et s’adapter à de nouvelles tâches ou à des changements dans leur environnement.
• Sécurité et conformité : l’IA visuelle renforce la sécurité des robots qui travaillent aux côtés des humains en leur permettant de détecter et d’éviter les obstacles, de reconnaître les situations dangereuses et de respecter les normes réglementaires.
• Multitâche : l’analyse d’images permet aux robots d’effectuer plusieurs tâches simultanément, par exemple trier des objets tout en les inspectant, ce qui accroît l’efficacité globale.

Les défis de la vision par ordinateur en robotique#

Bien que l’IA visuelle offre de nombreux avantages pour la robotique, la mise en œuvre de la vision par ordinateur dans ce domaine présente aussi des défis. Ces défis peuvent avoir une incidence sur les performances des robots dans différents environnements et sur leur fiabilité. Il est donc important d’en tenir compte lors de la planification du développement et du déploiement de systèmes robotiques. Voici quelques défis majeurs liés à l’utilisation de la vision par ordinateur en robotique :

• Intégration à d’autres capteurs : les systèmes de vision doivent souvent fonctionner avec d’autres capteurs, comme le LiDAR ou les capteurs à ultrasons. Faire en sorte que ces différents capteurs fonctionnent harmonieusement ensemble afin de fournir 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 coûter cher. Trouver le bon équilibre entre les coûts de mise en œuvre de l’IA visuelle et les avantages attendus est un défi pour de nombreuses organisations.
• Qualité et disponibilité des données : les systèmes de vision industrielle s’appuient sur de grands jeux de données pour l’entraînement, mais il peut être difficile d’obtenir des données de haute qualité, annotées et représentatives des diverses situations rencontrées par un robot. Des données de mauvaise qualité ou incomplètes peuvent produire des modèles moins précis et des robots moins performants.
• Fiabilité dans différentes conditions : les systèmes de vision par ordinateur doivent être fiables et fonctionner de manière constante dans divers environnements, à l’intérieur comme à l’extérieur. Toutefois, garantir cette robustesse sans ajustements fréquents ni intervention manuelle peut être difficile.

L’IA visuelle façonne la prochaine génération de robots#

L’IA visuelle transforme la manière dont les robots interagissent avec leur environnement en leur offrant un niveau de compréhension et de précision autrefois inimaginable. La vision par ordinateur a déjà des effets considérables dans des domaines comme l’industrie manufacturière et la santé, où les robots accomplissent des tâches de plus en plus complexes. À mesure que l’IA évolue et que les systèmes de vision par ordinateur s’améliorent, les possibilités offertes aux robots ne cessent de s’élargir. Le progrès de la robotique ne repose pas uniquement sur les technologies avancées : il s’agit aussi de créer des robots capables de travailler avec nous. À mesure qu’ils gagnent en capacités, les robots joueront probablement un rôle toujours plus important dans notre quotidien, ouvrant de nouvelles possibilités et rendant notre monde plus efficace et plus connecté.

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