Publié le: 8 mai 2025 / mise à jour de: 9 mai 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Robotique tactile: robot avec sens du toucher: la nouvelle génération de Vulcan et co-recherche sur la reconnaissance haptique d'objets-image: xpert.digital
Système MIT pour la reconnaissance d'objets sans capteurs spéciaux et le robot Vulcan d'Amazon
Perception haptique pour les machines: nouvelles normes en reconnaissance d'objets
Dans le domaine de la robotique, le développement du capteur tactile et des systèmes d'identification marque un progrès décisif qui permet pour la première fois non seulement de voir leur environnement, mais aussi de «se sentir». Ce développement est illustré par le nouveau robot Vulcan d'Amazon et le système de détection d'objets innovants du MIL. Les deux technologies élargissent considérablement les utilisations possibles des robots et permettent des tâches qui ont déjà été gérées exclusivement par des personnes ayant leur perception haptique naturelle.
Convient à:
The Vulcan Robot d'Amazon: une percée dans la zone de la poignée de robot tactile
Fondements fonctionnels et technologiques
Le robot Vulcan développé par Amazon représente des progrès technologiques importants dans le domaine de l'intelligence artificielle physique. Amazon décrit le développement lui-même comme une «percée dans la robotique et l'IA physique». Le système se compose de deux composants principaux: «Stow» pour ranger et «choisir» pour supprimer les objets. Sa qualité exceptionnelle est la capacité de percevoir son environnement tactile.
La base technologique des compétences tactiles des Vulcains forment des capteurs de puissance spéciaux qui ressemblent à une rondelle de hockey et permettent au robot de "ressentir" la puissance avec laquelle il peut saisir un objet sans l'endommager. Adam Parness, directeur de Robotics AI chez Amazon, souligne le caractère unique de cette approche: «Vulcan n'est pas notre premier robot qui peut faire bouger les objets. Mais avec son sentiment de contact - pour comprendre sa capacité à comprendre quand et comment il entre en contact avec un objet - il ouvre de nouvelles possibilités pour optimiser les processus de travail et les installations».
Afin de trier les objets dans les étagères, Vulcan utilise un outil similaire à une règle qui est collée à un fer lisse des cheveux. Avec ce «souverain», il pousse d'autres objets de côté pour faire de la place pour de nouveaux articles. Les bras captivants adaptent leur épaisseur de poignée en fonction de la taille et de la forme de l'objet, tandis que les ceintures de convoyeur intégrées poussent l'objet dans le conteneur. Pour sortir des objets, Vulcan utilise une pince d'aspiration en combinaison avec un système de caméra.
Domaines actuels d'application et de performance
Le Vulcan Robot est actuellement testé dans deux centres de logistique Amazon: à Winsen près de Hambourg (Allemagne) et à Spokane, Washington (États-Unis). À Washington, six robots Stow-Vulcan sont actifs, qui ont déjà réussi un demi-million d'articles. Deux pick-vulcan travaillent à Winsen qui ont déjà traité 50 000 commandes.
Les performances du système sont remarquables: Vulcan peut actuellement gérer environ 75% des millions de produits qu'offre Amazon. La plus petite taille d'objet que le robot peut manipuler correspond à un rouge à lèvres ou à un bâton USB. La capacité du robot est particulièrement impressionnante à identifier les objets en temps réel, car il lui est «impossible de mémoriser tous les détails des éléments», comme l'explique Parness.
Plans futurs et intégration dans la chaîne logistique
Amazon prévoit d'augmenter considérablement le nombre de robots Vulcan au cours des prochaines années. Cette année, le nombre de Vulcans à Winsen doit être porté à 60 et à Washington à 50 pièces. À long terme, il est prévu d'utiliser les robots dans les centres logistiques à travers l'Europe et les États-Unis.
Un aspect important de la stratégie d'Amazon est la coexistence de l'homme et de la machine. Le «plan directeur» de l'entreprise permet aux personnes et aux machines de travailler côte à côte en parallèle. Surtout, les robots devraient reprendre les produits sur l'étagère que l'homme n'atteint pas sans échelle ou pour qui il devrait trop se plier. Cela devrait conduire à une efficacité globale plus élevée et en même temps réduire la charge de travail pour les employés humains.
Le système MIT pour la reconnaissance des objets par la manipulation: «sensation» intelligente sans capteurs spéciaux
Approche innovante de la reconnaissance des objets
Parallèlement au Vulcan d'Amazon, les chercheurs du MIT, d'Amazon Robotics et de l'Université de la Colombie-Britannique, ont développé un système qui suit une approche différente pour donner aux robots des compétences haptiques. Cette technologie permet aux robots de reconnaître les propriétés d'un objet telles que le poids, la douceur ou le contenu en le ramassant et en le secouant facilement - comme les gens lorsqu'ils traitent des objets inconnus.
La chose particulière à propos de cette approche est qu'aucun capteur tactile spécial n'est requis. Au lieu de cela, le système utilise le code conjoint déjà existant dans la plupart des robots - capteurs qui capturent la position de rotation et la vitesse des articulations pendant le mouvement. Peter Yichen Chen, un MIT-Postdoc et auteur principal des travaux de recherche, explique la vision derrière le projet: «Mon rêve serait d'envoyer des robots dans le monde afin qu'ils touchent et déplacent des choses et découvrent indépendamment les propriétés de ce qu'elles interagissent».
Modèles de fonctionnement technique et de simulation
Le cœur du système MIT se compose de deux modèles de simulation: un qui simule le robot et son mouvement, et celui qui reproduit la dynamique de l'objet. Chao Liu, un autre MIT-Postdoc, souligne l'importance de ces jumeaux numériques: "Une réplique numérique exacte du monde réel est vraiment importante pour le succès de notre méthode".
Le système utilise une technologie appelée «simulation différenciable», qui permet à l'algorithme de prédire comment de petits changements dans les propriétés d'un objet, tels que la masse ou la douceur, influencent la position finale des joints du robot. Dès que la simulation correspond aux mouvements réels du robot, le système a identifié les propriétés correctes de l'objet.
Un avantage décisif de cette méthode est son efficacité: l'algorithme peut effectuer les calculs en quelques secondes et ne nécessite qu'une réelle trajectoire de mouvement du robot. Cela rend le système particulièrement peu coûteux et pratique pour les applications réelles.
Potentiel de demande et avantages
La technologie développée pourrait être particulièrement utile dans les applications dans lesquelles les caméras sont moins efficaces, par exemple lors du tri des objets dans un sous-sol sombre ou lorsque la salle des ruines dans un bâtiment partiellement effondré après un tremblement de terre.
Étant donné que l'algorithme n'a pas besoin d'un ensemble de données étendu pour la formation, tels que certaines méthodes qui reposent sur la vision informatique ou les capteurs externes, il est moins sensible aux erreurs s'il est confronté à des environnements inconnus ou à de nouveaux objets. Cela rend le système particulièrement robuste et polyvalent.
Le paysage de recherche plus large aux capteurs tactiles en robotique
Défis de base et solutions actuelles
Le développement de robots avec sens du toucher présente des recherches avec des défis fondamentaux. Bien que le système tactile humain soit extrêmement complexe et nuancé, les systèmes artificiels doivent reproduire cela avec des moyens technologiques. Ken Goldberg, un robotique de l'Université de Californie à Berkeley, souligne la complexité de cette tâche: «Le sens du toucher humain est incroyablement nuancé et complexe, avec une vaste zone dynamique. Alors que les robots progressent rapidement, je serais surpris de voir des capteurs tactiles à un niveau humain au cours des cinq à dix prochaines années.»
Malgré ces défis, il existe des progrès majeurs dans la recherche. Le Fraunhofer IFF, par exemple, développe des systèmes de capteurs tactiles qui permettent la prise réactive en fonction du modèle de la main humaine et sont idéaux pour manipuler une dalle fragile ou de flexion. Les données du capteur sont utilisées pour adapter la préhension, la reconnaissance des composants et de l'emplacement ainsi que pour la surveillance des processus.
Projets de recherche innovants dans le domaine de la robotique tactile
En plus des développements d'Amazon et du MIT, il existe d'autres projets de recherche importants dans le domaine des capteurs de robots tactiles:
Le Max Planck Institute for Intelligent Systems a développé un capteur haptique appelé Insight, qui perçoit le toucher avec une sensibilité élevée. Georg Martius, chef de groupe de recherche à l'Institut, souligne les performances du capteur: «Notre capteur montre une excellente performance grâce à la conception mécanique innovante de la coquille, le système d'imagerie fabriqué sur mesure à l'intérieur, l'acquisition automatique des données et grâce aux dernières méthodes d'apprentissage en profondeur". Le capteur est si sensible qu'il peut même ressentir sa propre orientation par rapport à la gravité.
Un autre projet intéressant est DensePehysNet, un système qui effectue activement une séquence d'interactions dynamiques (par exemple, glissant et collision) et utilise un modèle prédictif profond sur ses observations visuelles pour apprendre la densité, des représentations pixélisées qui reflètent les propriétés physiques observées. Les expériences dans la simulation et les environnements réels montrent que les représentations apprises contiennent de riches informations physiques et peuvent être utilisées directement pour le décodage des propriétés d'objets physiques telles que la frottement et la masse.
Convient à:
Perspectives futures pour les systèmes de robots tactiles
Intégration des systèmes de capteurs multimodaux
L'avenir de la robotique tactile réside dans l'intégration de diverses modalités sensorielles. Des chercheurs de l'œuvre déjà pour enseigner l'intelligence artificielle, à combiner des sens tels que la vision et le toucher. En comprenant comment ces différentes modalités sensorielles fonctionnent ensemble, les robots peuvent développer une compréhension plus holistique de leur environnement.
L'équipe du MIT prévoit déjà de combiner votre méthode de reconnaissance d'objets avec la vision de l'ordinateur afin de créer des capteurs multimodaux qui sont encore plus efficaces. "Ce travail n'essaie pas de remplacer la vision par ordinateur. Les deux méthodes ont leurs avantages et leurs inconvénients. Mais ici, nous avons montré que nous pouvons déjà découvrir certaines de ces propriétés sans appareil photo", explique Chen.
Domaines d'application étendus et développements futurs
Les chercheurs de l'équipe du MIT souhaitent également rechercher des applications avec des systèmes de robots plus complexes tels que des robots mous et des objets plus complexes, y compris des fluides slosh ou des milieux granulaires tels que le sable. À long terme, vous espérez utiliser cette technologie pour améliorer l'apprentissage des robots pour permettre aux futurs robots de développer rapidement de nouvelles compétences de manipulation et de s'adapter aux changements dans votre environnement.
Amazon prévoit de développer davantage la technologie Vulcan dans les années à venir et de l'utiliser à plus grande échelle. L'intégration de Vulcan avec les 750 000 robots mobiles de l'entreprise indique un concept d'automatisation complet qui pourrait fondamentalement modifier l'industrie de la logistique.
Apprentissage tactile: lorsque les capteurs donnent des robots tact
Le développement de robots avec sens du toucher, illustré par le vulcan d'Amazon et le système de reconnaissance d'objets, marque un tournant décisif dans la robotique. Ces technologies permettent aux robots d'assumer des tâches qui étaient auparavant réservées aux personnes car elles nécessitent une sensibilité et une compréhension tactile.
Les différentes approches-Amazon se concentrent sur les capteurs spécialisés et le co-concept de l'utilisation de capteurs existants pour des conclusions haptiques, la diversité des instructions de recherche dans ce domaine. Les deux approches ont leurs forces et zones d'application spécifiques.
Avec l'intégration progressive des compétences tactiques dans les systèmes de robots, de nouvelles opportunités d'automatisation des tâches complexes dans la logistique, la production, les soins de santé et de nombreux autres domaines s'ouvrent. La capacité des robots non seulement à voir leur environnement, mais aussi à «ressentir», nous rapproche un avenir dans lequel les robots et les gens peuvent travailler ensemble encore plus près et plus intuitifs.
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