Comprendre l’intégration de la vision par ordinateur dans la 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 avec seulement 100 démonstrations. RoboCat peut ensuite utiliser ces données pour générer davantage de données de formation et améliorer ses compétences, faisant passer son taux de réussite de 36 % à 74 % après une formation supplémentaire. Des innovations comme Robocat représentent une avancée majeure vers la création de robots capables d’accomplir 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, comme l’utilisation de robots par Amazon pour optimiser les opérations d’entrepôt et les robots dotés d’IA qui optimisent les pratiques agricoles dans l’agriculture. Nous avons précédemment étudié le rôle global de l’IA dans la robotique et vu comment elle transforme 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 la manière dont 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 jouent le rôle des 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 doté de vision artificielle (source : roboticstomorrow.com).

La vision par IA, ou vision artificielle, 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. La même base fondamentale d’un système de vision par ordinateur est nécessaire pour créer des applications dans lesquelles les robots inspectent des produits dans le secteur de la fabrication ou assistent les interventions chirurgicales 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 différents secteurs.

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

Récemment, 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 montrant comment la vision par IA est appliquée à des applications robotiques concrètes pour accroître l’efficacité et résoudre des problèmes complexes.

Améliorer les inspections sous-marines grâce à la vision par IA et à la robotique#

Les inspections sous-marines sont essentielles pour maintenir en bon état des structures telles que les pipelines, les installations offshore et les câbles sous-marins. Ces inspections contribuent à garantir 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 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, tout en fournissant de meilleures informations pour la maintenance et la planification à long terme.

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

Fig. 3 Fonctionnement des Sentinus (ROVs) de Blue Atlas Robotics.

Construire des maisons avec la vision par IA et la précision robotique#

Dans le secteur de la construction, maintenir une qualité constante tout en faisant face à une pénurie de main-d’œuvre peut être 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 une surveillance et des inspections en temps réel. Plus précisément, les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider les robots à détecter les défauts d’alignement ou les défauts des matériaux, afin de vérifier que tout est correctement positionné et respecte les normes de qualité.

Un excellent exemple est le partenariat entre ABB Robotics et la start-up britannique AUAR. Ensemble, ils utilisent des micro-usines robotisées équipées de vision par IA 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. Le processus automatisé contribue à remédier 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 adaptées pour répondre aux besoins locaux et soutenir les emplois à proximité, tout en rendant la construction plus efficace et plus adaptable.

Fig. 4. Micro-usines robotisées alimentées par la vision par IA.

Automatiser la recharge des véhicules électriques grâce à la vision par IA 3D#

La recharge des véhicules électriques constitue un autre cas d’utilisation intéressant de la vision par IA en robotique. Grâce à la vision 3D et à l’IA, les robots peuvent désormais localiser et connecter automatiquement les ports de recharge des véhicules électriques, même dans des environnements difficiles comme les parkings extérieurs. La vision par IA fonctionne en capturant des images 3D haute résolution du véhicule et de son environnement, ce qui permet au robot d’identifier précisément l’emplacement du port de recharge. Il peut ensuite calculer la position et l’orientation exactes nécessaires pour connecter le chargeur. L’IA dotée de capacités de vision accélère non seulement le processus de recharge, mais le rend également plus fiable et réduit le besoin d’intervention humaine.

Un exemple est le travail réalisé par Mech-Mind avec une grande entreprise énergétique. Ils ont mis au point un robot guidé par vision 3D capable de localiser et de connecter précisément le 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 tels que les immeubles de bureaux et les centres commerciaux.

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

Avantages de la vision par IA pour les applications robotiques#

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

• Efficacité des coûts : en automatisant les tâches qui exigent une grande précision et une qualité constante, la vision par IA réduit le besoin de travail manuel, diminue les 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 aux changements de leur environnement.
• Sécurité et conformité : la vision par IA 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.
• Exécution 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 la vision par IA offre de nombreux avantages pour la robotique, la mise en œuvre de la vision par ordinateur en robotique présente également des défis. Ces défis peuvent affecter les performances des robots dans différents environnements et la fiabilité de leur fonctionnement. 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 avec d’autres capteurs : les systèmes de vision doivent souvent fonctionner avec d’autres capteurs, comme le LiDAR ou les capteurs ultrasoniques. S’assurer que ces différents capteurs fonctionnent harmonieusement ensemble pour 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 être coûteux. Trouver un équilibre entre les coûts de mise en œuvre de la vision par IA et les avantages attendus constitue un défi pour de nombreuses organisations.
• Qualité et disponibilité des données : les systèmes de vision artificielle s’appuient sur de vastes jeux de données pour leur entraînement, mais il peut être difficile d’obtenir des données étiquetées de haute qualité représentant fidèlement les diverses situations auxquelles un robot peut être confronté. Si les données sont médiocres ou incomplètes, elles peuvent entraîner des modèles moins précis et une baisse des performances des robots.
• Fiabilité dans différentes conditions : les systèmes de vision par ordinateur doivent être fiables et fonctionner de manière constante dans divers contextes, notamment en intérieur et en extérieur. Cependant, garantir ce niveau de robustesse sans réglages fréquents ni intervention humaine peut être difficile.

La vision par IA façonne la prochaine génération de robots#

La vision par IA transforme la manière dont les robots interagissent avec leur environnement en leur offrant un niveau de compréhension et de précision autrefois inimaginable. Nous constatons déjà l’impact important de la vision par ordinateur dans des secteurs comme la fabrication et les soins de santé, où les robots prennent en charge des tâches de plus en plus complexes. À mesure que l’IA continue d’évoluer et que les systèmes de vision par ordinateur s’améliorent, les possibilités offertes aux robots ne cessent de s’étendre. Les progrès de la robotique ne se résument pas à une technologie avancée : ils consistent aussi à 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 possibilités et rendant notre monde plus efficace et plus connecté.

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