Utiliser des capteurs tactiles et l'apprentissage automatique pour améliorer la façon dont les robots manipulent les tissus

Utiliser des capteurs tactiles et l’apprentissage automatique pour améliorer la façon dont les robots manipulent les tissus

1) Nous nous approchons d’abord du tissu, puis 2) Essayons de saisir un certain nombre de couches de tissu. En utilisant la détection tactile, nous déterminons si nous saisissons le bon nombre de couches, puis 3) réajustons le tissu au besoin. Enfin, nous 4) soulevons le tissu avec le nombre correct de couches saisies. Crédit : Tirumala et al.

Ces dernières années, les roboticiens ont essayé d’améliorer la façon dont les robots interagissent avec différents objets trouvés dans des environnements réels. Alors que certains de leurs efforts ont donné des résultats prometteurs, les compétences de manipulation de la plupart des systèmes robotiques existants sont encore à la traîne par rapport à celles des humains.

Les tissus font partie des types d’objets avec lesquels les robots ont le plus de difficultés à interagir. Les principales raisons en sont que les morceaux de tissu et autres tissus peuvent être étirés, déplacés et pliés de différentes manières, ce qui peut entraîner une dynamique matérielle complexe et des auto-occlusions.

Des chercheurs de l’Institut de robotique de l’Université Carnegie Mellon ont récemment proposé une nouvelle technique de calcul qui pourrait permettre aux robots de mieux comprendre et manipuler les tissus. Cette technique, présentée dans un ensemble d’articles qui sera présenté à la Conférence internationale sur les robots et les systèmes intelligents et prépubliée sur arXiv, est basée sur l’utilisation d’un capteur tactile et d’un algorithme simple d’apprentissage automatique, appelé classificateur.

« Nous nous intéressons à la manipulation des tissus car les tissus et les objets déformables en général sont difficiles à manipuler pour les robots, car leur déformabilité signifie qu’ils peuvent être configurés de tant de façons différentes », a déclaré Daniel Seita, l’un des chercheurs qui a mené l’étude. dit TechXplore. « Lorsque nous avons commencé ce projet, nous savions qu’il y avait eu beaucoup de travaux récents sur les robots manipulant du tissu, mais la plupart de ces travaux impliquent de manipuler un seul morceau de tissu. Notre article aborde les directions relativement moins explorées de l’apprentissage de la manipulation d’un tas de tissu utilisant la détection tactile. »

La plupart des approches existantes pour permettre la manipulation du tissu dans les robots sont uniquement basées sur l’utilisation de capteurs de vision, tels que des caméras ou des imageurs qui ne collectent que des données visuelles. Bien que certaines de ces méthodes aient obtenu de bons résultats, leur recours à des capteurs visuels peut limiter leur applicabilité pour des tâches simples impliquant la manipulation d’un seul morceau de tissu.

La nouvelle méthode conçue par Seita et ses collègues Sashank Tirumala et Thomas Weng, quant à elle, utilise des données collectées par un capteur tactile appelé ReSkin, qui peut déduire des informations liées à la texture d’un matériau et à son interaction avec l’environnement. À l’aide de ces données tactiles, l’équipe a formé un classificateur pour déterminer le nombre de couches de tissu saisies par un robot.

« Nos données tactiles proviennent du capteur ReSkin, qui a été récemment développé au CMU l’année dernière », a expliqué Weng. « Nous utilisons ce classificateur pour ajuster la hauteur d’une pince afin de saisir une ou deux couches de tissu les plus hautes d’une pile de tissus. »

Pour évaluer leur technique, l’équipe a réalisé 180 essais expérimentaux en situation réelle, à l’aide d’un système robotique composé d’un bras robotisé Franka, d’une pince mini-Delta et d’un capteur Reskin (intégré au « doigt » de la pince) pour saisir un ou deux morceaux de tissu dans une pile. Leur approche a obtenu des résultats prometteurs, surpassant les méthodes de base qui ne tiennent pas compte de la rétroaction tactile.

« Par rapport aux approches précédentes qui n’utilisaient que des caméras, notre approche basée sur la détection tactile n’est pas affectée par les motifs sur le tissu, les changements d’éclairage et d’autres écarts visuels », a déclaré Tirumala. « Nous étions ravis de voir que la détection tactile d’appareils électromagnétiques tels que le capteur ReSkin peut fournir un signal suffisant pour une tâche de manipulation à grain fin, comme saisir une ou deux couches de tissu. Nous pensons que cela motivera les futures recherches sur la détection tactile pour le tissu. manipulé par des robots. »

À l’avenir, Tirumala, Weng, Seita et leurs collègues espèrent que cette approche de manipulation pourrait contribuer à améliorer les capacités des robots conçus pour être déployés dans les installations de fabrication de tissus, les services de blanchisserie ou dans les maisons. Plus précisément, cela pourrait améliorer la capacité de ces robots à manipuler des textiles complexes, plusieurs pièces de tissu, du linge, des couvertures, des vêtements et d’autres objets à base de tissu.

« Notre plan est de continuer à explorer l’utilisation de la détection tactile pour saisir un nombre arbitraire de couches de tissu, au lieu d’une ou deux couches sur lesquelles nous nous sommes concentrés dans ce travail », a ajouté Weng. « De plus, nous étudions des approches multimodales qui combinent à la fois la vision et la détection tactile afin que nous puissions tirer parti des avantages des deux modalités de capteur. »


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