La méthode de prévention robotique innovante pourrait apporter une dextérité humaine à l'automatisation industrielle
Il a été démontré qu'une nouvelle méthode de prévention du glissement améliore la façon dont les robots saisissent et génèrent des objets fragiles, glissants ou asymétriques, selon une étude dirigée par l'Université de Surrey publiée dans Intelligence de la machine de la nature. L'innovation pourrait ouvrir la voie à une automatisation plus sûre et plus fiable dans toutes les industries allant de la fabrication aux soins de santé.
Dans l'étude, les chercheurs de l'école d'informatique et d'ingénierie électronique de Surrey ont démontré comment leur approche permet aux robots de prédire quand un objet pourrait glisser et adapter leurs mouvements en temps réel pour l'empêcher.
Semblable à la façon dont les humains ajustent naturellement leurs mouvements, cette méthode bio-inspirée surpasse les stratégies traditionnelles de saisie de prise en main en permettant aux robots de se déplacer plus intelligemment et de maintenir une prise sécurisée sans simplement serrer plus fort.
« Si vous imaginez porter une assiette qui commence à glisser, la plupart des gens ne se serrent pas simplement plus fort – ils ajustent instinctivement le mouvement de leur main en ralentissant, en inclinant ou en repositionnant pour l'empêcher de tomber. Traditionnellement, les robots ont été formés pour s'appuyer uniquement sur la force de préhension, ce qui peut être inefficace ou même dommageant à des éléments délicats.
«Nous avons appris à nos robots à adopter une approche plus humaine, sentant quand quelque chose pourrait glisser et ajuster automatiquement leurs mouvements pour garder les objets en sécurité.
« Cela pourrait changer la donne pour l'automatisation future, de la gestion des outils chirurgicaux dans les soins de santé et de l'assemblage de pièces délicates dans la fabrication au tri des forfaits maladroits en logistique ou à l'aide aux gens à domicile », explique le Dr Amir Esfahani, professeur agrégé en robotique.
Travaillant en collaboration avec l'Université de Lincoln, Arizona State University, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) et Toshiba Europe's Cambridge Research Laboratory, l'étude est la première à démontrer et à quantifier l'efficacité de la modulation de la trajectoire pour la prévention des glissement chez les humains et les robots.
Les résultats montrent qu'un système de contrôle prédictif propulsé par un «modèle avant-plan tactile» appris permet aux robots d'anticiper quand un objet est susceptible de glisser, analysant en continu ses mouvements planifiés.
Les chercheurs ont également démontré que le système travaille sur des objets et des chemins de mouvement sur lesquels il n'était pas formé, mettant en évidence son potentiel pour généraliser efficacement aux paramètres du monde réel.
« Nous pensons que notre approche a un potentiel notable dans une variété d'applications robotiques industrielles et de service, et notre travail ouvre de nouvelles opportunités pour introduire des robots dans notre vie quotidienne. Nous espérons que nos résultats inspireront les recherches futures dans ce domaine et feront progresser davantage le domaine de la robotique », explique Esfahani.
