Comprendre l'intégration de la vision par ordinateur dans la robotique

L'IA en robotique progresse à un rythme incroyable, et des robots sont construits pour effectuer des tâches plus complexes avec moins d'intervention humaine. Par exemple, RoboCat de DeepMind est un robot piloté par l'IA qui peut apprendre de nouvelles tâches avec seulement 100 démonstrations. RoboCat peut ensuite utiliser ces apports pour générer davantage de données d'entraînement et améliorer ses compétences, faisant passer son taux de réussite de 36 % à 74 % après un entraînement supplémentaire. Les innovations comme Robocat représentent un grand pas vers la création de robots capables de gérer un large éventail de tâches avec un minimum d'intervention humaine. 

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Les robots alimentés par l'IA ont déjà un impact dans diverses applications pratiques, comme l'utilisation par Amazon de robots pour rationaliser les opérations d'entreposage et les robots IA qui optimisent les pratiques agricoles dans le domaine de l'agriculture. Précédemment, nous avons exploré le rôle global de l'IA dans la robotique et vu comment elle remodèle les industries, de la logistique aux soins de santé. Dans cet article, nous allons approfondir les raisons pour lesquelles la vision artificielle en robotique est si cruciale et comment elle aide les robots à percevoir et à interpréter leur environnement. 

L'importance des systèmes de vision en robotique

Les systèmes de vision en robotique agissent comme les yeux d'un robot et l'aident à reconnaître et à comprendre son environnement. Ces systèmes utilisent généralement des caméras et des capteurs pour capturer des données visuelles. Les algorithmes de vision par ordinateur traitent ensuite les vidéos et les images capturées. Grâce à la détection d'objets, à la perception de la profondeur et à la reconnaissance des formes, les robots peuvent identifier des objets, évaluer leur environnement et prendre des décisions en temps réel.

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Vision L'IA ou la vision artificielle est essentielle pour que les robots puissent fonctionner de manière autonome dans des environnements dynamiques et non structurés. Si un robot doit ramasser un objet, il doit pouvoir le localiser à l'aide de la vision artificielle. C'est un exemple très simple. La même base fondamentale d'un système de vision par ordinateur est nécessaire pour construire des applications dans lesquelles les robots peuvent inspecter des produits dans la fabrication ou assister à des chirurgies médicales avec précision et exactitude. En fournissant les données sensorielles nécessaires à la prise de décision en temps réel, les systèmes de vision permettent aux robots d'interagir plus naturellement avec leur environnement et d'élargir l'éventail des tâches qu'ils peuvent accomplir dans divers secteurs d'activité.

Progrès récents dans le domaine de la vision par ordinateur pour les robots autonomes

Récemment, on a assisté à une augmentation mondiale de l'utilisation de la vision par ordinateur dans le domaine de la robotique. En fait, le marché mondial de la vision robotique devrait atteindre 4 milliards de dollars d'ici 2028. Examinons quelques études de cas qui montrent comment l'IA de vision est appliquée dans des applications robotiques du monde réel pour stimuler l'efficacité et résoudre des problèmes complexes.

Améliorer les inspections sous-marines grâce à la vision, l'IA et la robotique

Les inspections sous-marines sont vitales pour maintenir en bon état les structures telles que les pipelines, les plates-formes offshore et les câbles sous-marins. Ces inspections permettent de s'assurer que tout est sûr et fonctionne correctement afin d'éviter des réparations coûteuses ou des problèmes environnementaux. Cependant, l'inspection des environnements sous-marins peut s'avérer difficile en raison de la mauvaise visibilité et des zones difficiles d'accès.

Les robots dotés d'une vision par ordinateur peuvent capturer des données visuelles claires et de haute qualité qui peuvent être analysées sur place ou utilisées pour créer des modèles 3D détaillés des zones inspectées. En associant l'expertise humaine à cette technologie, les inspections deviennent plus sûres, plus efficaces et fournissent de meilleures indications pour la maintenance et la planification à long terme.

Par exemple, NMS, une importante société de plongée commerciale, a utilisé les véhicules télécommandés (ROV) Sentinus de Blue Atlas Robotics pour une inspection sous-marine difficile d'une canalisation avec un point d'entrée trouble. Le ROV Sentinus, équipé de la vision par ordinateur, a éclairé la zone avec ses quatorze lumières et a capturé des images haute résolution sous différents angles. Ces images ont ensuite été utilisées pour créer des modèles 3D précis de l'intérieur de la canalisation afin d'aider NMS à évaluer minutieusement son état et à prendre des décisions éclairées en matière de maintenance et de gestion des risques.

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Construire des maisons avec l'IA de vision et la précision robotique

Dans l'industrie de la construction, maintenir une qualité constante tout en faisant face à des pénuries de main-d'œuvre peut être un défi. L'automatisation de la construction à l'aide de robots industriels offre un moyen de rationaliser le processus de construction, de réduire le besoin de travail manuel et de garantir un travail précis et de haute qualité. La technologie de vision par ordinateur peut être intégrée à cette automatisation en permettant aux robots d'effectuer des contrôles et des inspections en temps réel. Plus précisément, les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider les robots à détecter les mauvais alignements ou les défauts des matériaux afin de vérifier une nouvelle fois que tout est positionné correctement et répond aux normes de qualité.

Le partenariat entre ABB Robotics et la start-up AUAR, basée au Royaume-Uni, en est un excellent exemple. Ensemble, ils utilisent des micro-usines robotisées équipées d'une IA de vision pour construire des maisons abordables et durables à partir de feuilles de bois. La vision par ordinateur permet aux robots de couper et d'assembler les matériaux avec précision. Ce processus automatisé permet de pallier les pénuries de main-d'œuvre et de simplifier la chaîne d'approvisionnement en se concentrant sur un seul matériau. De plus, ces micro-usines peuvent être mises à l'échelle pour répondre aux besoins locaux et soutenir les emplois à proximité tout en rendant la construction plus efficace et plus adaptable.

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Automatiser la recharge des véhicules électriques grâce à 3D Vision AI

Le chargement des véhicules électriques est un autre cas d'utilisation intéressant de l'IA visionnaire en robotique. Grâce à la vision 3D et à l'IA, les robots peuvent désormais localiser et se connecter automatiquement aux ports de charge des VE, même dans des environnements difficiles comme les parkings extérieurs. L'IA de vision fonctionne en capturant des images 3D haute résolution du véhicule et de son environnement, ce qui permet au robot d'identifier avec précision l'emplacement du port de charge. Il peut ensuite calculer la position et l'orientation exactes nécessaires pour connecter le chargeur. L'IA basée sur la vision permet non seulement d'accélérer le processus de charge, mais aussi de le rendre plus fiable et de réduire le besoin d'intervention humaine.

Le travail de Mech-Mind avec une grande entreprise du secteur de l'énergie en est un exemple. Ils ont mis au point un robot guidé par la vision 3D qui peut trouver avec précision le port de charge d'un véhicule électrique et s'y connecter, même dans des conditions d'éclairage délicates. La recharge automatisée des VE améliore l'efficacité et la recharge dans les espaces commerciaux tels que les immeubles de bureaux et les centres commerciaux.

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Avantages de l'IA de la vision pour les applications robotiques

La vision artificielle offre plusieurs avantages en robotique et aide les machines à effectuer des tâches avec plus d'autonomie, de précision et d'adaptabilité. Voici quelques avantages uniques de la vision artificielle en robotique :

• Rentabilité: En automatisant les tâches qui nécessitent une grande précision et une grande cohérence, Vision AI réduit le besoin de travail manuel, diminue les taux d'erreur et augmente la productivité, ce qui permet de réaliser des économies à long terme.
• Apprentissage adaptatif: Grâce à l'analyse continue des données visuelles, les robots peuvent améliorer leurs performances au fil du temps, apprendre de leurs interactions et s'adapter à de nouvelles tâches ou à des changements dans leur environnement.
• Sécurité et conformité: Vision AI augmente la sécurité des robots qui travaillent aux côtés des humains en leur permettant de détecter et d'éviter les obstacles, de reconnaître les conditions dangereuses et de respecter les normes réglementaires.
• Multi-tâches: L'analyse d'images permet aux robots de gérer plusieurs tâches simultanément, comme trier des objets tout en les inspectant, ce qui augmente l'efficacité globale.

Défis de la vision par ordinateur en robotique

Si l'IA Vision offre de nombreux avantages pour la robotique, il existe également des défis liés à la mise en œuvre de la vision par ordinateur dans la robotique. Ces défis peuvent affecter les performances des robots dans différents environnements et la fiabilité de leur fonctionnement, il est donc important de les garder à l'esprit lors de la planification du développement et du déploiement des systèmes robotiques. Voici quelques défis clés liés à l'utilisation de la vision par ordinateur en robotique :

• Intégration avec d'autres capteurs: Les systèmes de vision doivent souvent fonctionner avec d'autres capteurs comme les capteurs LiDAR ou les capteurs à ultrasons. S'assurer que ces différents capteurs fonctionnent ensemble sans heurts pour donner une compréhension complète de l'environnement est une tâche complexe.
• Coût de la mise en œuvre: Le développement et le déploiement de systèmes de vision avancés peuvent être coûteux. L'équilibre entre les coûts de mise en œuvre de l'IA de vision et les avantages attendus est un défi auquel de nombreuses organisations sont confrontées.
• Qualité et disponibilité des données: Les systèmes de vision artificielle s'appuient sur de grands ensembles de données pour l'entraînement, mais il peut être difficile d'obtenir des données étiquetées de haute qualité qui représentent avec précision les différentes situations d'un robot. Si les données sont mauvaises ou incomplètes, cela peut conduire à des modèles moins précis et à des performances insuffisantes des robots.
• Fiabilité dans toutes les conditions: Les systèmes de vision par ordinateur doivent être fiables et fonctionner de manière cohérente dans différents contextes, comme les environnements intérieurs et extérieurs. Cependant, il peut être difficile d'assurer ce type de durabilité sans procéder à des ajustements fréquents ou à des interventions manuelles.

Vision AI façonne la prochaine génération de robots

L'IA visionnaire est en train de changer la façon dont les robots interagissent avec leur environnement en leur donnant un niveau de compréhension et de précision autrefois inimaginable. Nous constatons déjà que la vision par ordinateur a un impact important dans des domaines tels que la fabrication et les soins de santé, où les robots gèrent des tâches de plus en plus complexes. À mesure que l'IA continue de se développer et que les systèmes de vision par ordinateur s'améliorent, les possibilités d'action des robots ne cessent de croître. Les progrès de la robotique ne se limitent pas à une technologie avancée - il s'agit de créer des robots qui peuvent travailler avec nous. À mesure que les robots deviennent plus performants, ils joueront probablement un rôle encore plus important dans notre vie quotidienne, ouvrant de nouvelles opportunités et rendant notre monde plus efficace et connecté.

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