Deux équipes de recherche ont conçu des dispositifs robotiques capables de récupérer des objets dans des endroits exigus ou complexes comme des étagères. Il s’agit d’un pas en avant dans l’automatisation des tâches redondantes dans de nombreux domaines professionnels.
Plusieurs travaux en robotique ouvrent peu à peu la voie à des systèmes capables de déplacer des objets. Après l’essai du géant américain de la distribution Walmart avec sa flotte de robots, deux équipes de chercheurs ont mis au point des dispositifs robotiques capables de récupérer des objets dans des endroits exigus ou complexes.
LAX-RAY permet au robot de pousser des objets
Le premier groupe concerne des chercheurs de l’université de Berkeley en Californie, qui ont développé un système baptisé Lateral Access maXimal Reduction of occupancY support Area (LAX-RAY). Celui-ci est capable de prédire l’emplacement d’un objet dans des environnements latéraux comme des étagères, même lorsque seule une partie de cet objet est visible. Pour ce faire, ils ont inclus trois méthodes différentes afin de rechercher le système et générer ensuite 800 environnements de rayonnement aléatoires. Ensuite, ils ont fourni à LAX-RAY le robot de récupération Fetch (spécialement développé pour les entrepôts) et une caméra intégrée sur une véritable étagère.
Dans une simulation, LAX-RAY a été en mesure de déterminer l’emplacement des objets avec suffisamment de précision pour que le robot puisse les pousser. Il a atteint une précision de 87,3%, ce qui se traduit par une précision d’environ 80% lorsqu’il est appliqué au robot du monde réel. À l’avenir, les chercheurs souhaitent étudier des modèles de profondeur plus sophistiqués et permettre l’utilisation de poussées parallèles à la caméra pour créer de l’espace pour les poussées latérales. Ils souhaitent surtout développer des actions de traction avec des ventouses pour soulever ou retirer les objets identifiés.
COCOI de Google pousse des objets vers un endroit sans les faire tomber
Le second groupe concerne les chercheurs de Google qui ont conçu un dispositif nommé Contact-aware Online COntext Inference (COCOI). Basé sur le machine learning, il vise à intégrer les propriétés dynamiques d’objets physiques dans un cadre convivial afin de déplacer ces derniers. Avec une simulation, mais aussi un robot virtuel, COCOI peut pousser des objets vers un certain endroit sans les faire tomber. Si le système s’est montré très performant, les scientifiques veulent désormais l’utiliser sur des choses plus difficiles à manier, comme des vêtements.
Les robots qui peuvent rechercher des objets dans des environnements tels que des étagères, des armoires et des armoires ont de nombreux usages. Cependant, le défi technique posé par de tels dispositifs reste pour le moment important. Mais ces deux travaux ouvrent la voie à l’utilisation de systèmes pouvant ranger des rayons, ou encore récupérer des objets sur les étagères de commerce.