Robotique

La robotique est un domaine interdisciplinaire à l'intersection de l'ingénierie, de la science et de la technologie qui se consacre à la conception, à la construction, au fonctionnement et à l'application de machines programmables appelées robots. la conception, la construction, le fonctionnement et l'application de machines programmables appelées robots. Alors que la robotique traditionnelle se concentrait sur des tâches mécaniques préprogrammées, le paysage moderne a été révolutionné par l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de la robotique. l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Cette synergie permet aux Cette synergie permet aux machines de percevoir leur environnement, de prendre des décisions autonomes et d'apprendre de leur expérience, les transformant ainsi d'outils rigides en agents intelligents capables de naviguer dans l'espace. Cette synergie permet aux machines de percevoir leur environnement, de prendre des décisions autonomes et d'apprendre de leur expérience.

L'intersection de l'IA et de la robotique

La fusion de l'IA et du matériel physique permet aux robots d'effectuer des tâches qui nécessitent un traitement cognitif, telles que la reconnaissance d'objets et la planification de trajectoires. Un élément essentiel de cette intelligence est la vision par ordinateur (VA), qui sert d'"yeux" à la machine. "yeux" de la machine. En traitant les données visuelles provenant de caméras et de capteurs LiDAR, les robots peuvent interpréter leur environnement en temps réel. leur environnement en temps réel. Des technologies telles que Ultralytics YOLO11 sont essentielles à cet égard, car elles permettent la détection d'objets à grande vitesse nécessaire à un robot. détection d'objets à grande vitesse nécessaire pour qu'un robot réagir instantanément aux changements dynamiques, comme une personne qui se trouve sur sa trajectoire.

Pour qu'un robot puisse interagir de manière significative avec le monde, il s'appuie sur plusieurs capacités de ML :

• Perception : Utiliser des modèles d'apprentissage profond (DL) des modèles d'apprentissage profond (DL) pour identifier des objets, lire du texte via la reconnaissance optique des caractères (OCR), ou inspecter des surfaces à la recherche de défauts.
• Localisation et cartographie : Algorithmes tels que localisation et cartographie simultanées (SLAM) permettent à un robot de construire une carte d'un environnement inconnu tout en gardant la track sa position à l'intérieur de celui-ci.
• Manipulation : Avancée L'estimation de la pose détermine l'orientation précise des objets, ce qui permet aux bras robotiques de saisir les objets en toute sécurité. l'orientation précise des objets, ce qui permet aux bras robotiques de saisir les objets en toute sécurité.
• Prise de décision : Grâce à l'apprentissage par renforcement l'apprentissage par renforcement, les agents apprennent des comportements optimaux en interagissant avec leur environnement et en recevant des informations en retour. comportements optimaux en interagissant avec leur environnement et en recevant un retour d'information. par des groupes comme Google DeepMind.

Applications concrètes

L'application de la robotique intelligente couvre pratiquement tous les secteurs, favorisant l'efficacité et la sécurité.

Automatisation industrielle et fabrication

À l'ère de l'industrie 4.0, l'industrie manufacturière traditionnelle s'oriente vers des usines intelligentes. Les robots collaboratifs, ou "cobots", travaillent aux côtés des humains pour effectuer des tâches d'assemblage et de contrôle de la qualité. Grâce à l'utilisation de l l 'IA dans la fabrication, ces robots peuvent detect des défauts microscopiques sur les lignes de production que des inspecteurs humains pourraient manquer. Des organisations comme la Fédération internationale de la robotique (IFR) track densité croissante de ces systèmes automatisés dans le monde. automatisés dans le monde.

Logistique et robots mobiles autonomes (AMR)

Les entrepôts utilisent les AMR pour transporter efficacement les marchandises. Contrairement aux anciens véhicules à guidage automatique (AGV) qui suivaient des bandes magnétiques, les AMR utilisent des bandes magnétiques. bandes magnétiques, les AMR utilisent navigation autonome alimentée par l'intelligence artificielle pour contourner librement les obstacles. Ils s'appuient sur segmentation d'image pour distinguer l'espace au sol, les l'espace au sol, les rayonnages et les travailleurs humains, garantissant ainsi des opérations fluides dans des installations très fréquentées. Cette application est au cœur de l'IA moderne dans le domaine de la logistique. l 'IA moderne dans le domaine de la logistique.

Robotique vs. Automatisation robotisée des processus (RPA)

Il est important de distinguer la robotique de l 'automatisation des processus robotiques (RPA), car ces termes sont souvent confondus. les termes sont souvent confondus.

• La robotique implique du matériel physique interagissant avec le monde physique (par exemple, un bras robotisé un bras robotisé qui soude une voiture ou un drone qui inspecte un pont).
• La RPA fait référence aux robots logiciels qui automatisent les processus commerciaux numériques et répétitifs (par exemple, la saisie de données ou le traitement de factures). Si les deux visent à accroître l'efficacité, la robotique traite des atomes et de la physique, tandis que la RPA traite des bits et des données. traite de bits et de données.

Mise en œuvre de la vision sur les robots

Le déploiement de modèles sur des robots nécessite souvent l'optimisation de la latence d'inférence en raison de l'insuffisance des capacités de calcul embarquées. latence d'inférence en raison de la puissance de calcul limitée de calcul embarquée. Des cadres tels que le Robot Operating System (ROS) sont standard pour coordonner le matériel et le logiciel. pour coordonner le matériel et les logiciels.

Voici un exemple de la façon dont le système de vision d'un robot pourrait utiliser Python pour detect objets dans un flux de caméra en direct afin d'informer sa logique de navigation :

from ultralytics import YOLO

# Load a lightweight model optimized for edge hardware
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Predict on the robot's primary camera (source=0)
# stream=True reduces memory usage for continuous robotic loops
results = model.predict(source=0, stream=True)

for result in results:
    # If a person is detected with high confidence, the robot can stop
    if result.boxes.conf.numel() > 0 and result.boxes.conf[0] > 0.8:
        print("Obstacle detected! Initiating stop sequence.")
        # robot.stop()  # Hypothetical hardware control method

Orientations futures

Le domaine s'oriente vers des robots polyvalents capables d'effectuer plusieurs tâches, plutôt que vers des machines spécialisées à tâche unique. plutôt que des machines spécialisées à tâche unique. Les innovations en matière de modèles de fondation permettent aux robots de comprendre les instructions en langage naturel, ce qui les rend plus accessibles aux utilisateurs non techniques. En outre, les progrès à venir, comme YOLO26, visent à rendre les robots plus accessibles aux utilisateurs non techniques. comme YOLO26 visent à fournir des capacités de vision de bout en bout encore plus rapides, réduisant ainsi l'obstacle au déploiement d'une perception sophistiquée sur des appareils embarqués de faible puissance comme le NVIDIA Jetson.