Le robot mou GelFlex utilise des caméras et l’intelligence artificielle pour identifier les objets et déterminer la pression à appliquer © MIT CSAIL
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Un robot capable d’adapter sa force à des objets fragiles

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Deux équipes de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont mis au point des capteurs pour robots mou. La première recherche est basée sur des capteurs de pression, l'autre sur des caméras et une intelligence artificielle.

La robotique molle s'intéresse aux machines créées à partir de matériaux souples. Ces robots sont non seulement beaucoup moins dangereux pour les personnes qui travaillent autour, mais sont également capables de manipulations plus délicates. L'un des obstacles à leur développement est la difficulté d'y intégrer des capteurs. Au Massachusetts Institute of Technology (MIT), des chercheurs du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) viennent d'annoncer deux avancées dans deux articles différents.

La première recherche reprend un précédent projet de 2019. L'outil, qui a une forme de ventouse, se replie délicatement autour de l'objet à ramasser, mais peut soulever plus de 100 fois son poids. Pour améliorer la précision, les chercheurs l'ont équipé de capteurs tactiles composés de petits ballons en latex reliés à des sondes de pression. Le robot est ainsi non seulement capable de soulever une chips sans l'écraser, mais peut également identifier ce qu'il ramasse.

Le deep learning pour identifier les déformations des doigts robotiques

Un autre groupe de chercheurs a créé une pince robotique molle baptisée GelFlex. Celle-ci utilise des caméras embarquées pour observer les déformations des doigts. L'équipe a fait appel à l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux pour identifier les objets attrapés et prévoir l'angle de flexion de la pince. Les chercheurs annoncent une erreur moyenne de positionnement de moins de 0,77 millimètres, soit moins qu'un doigt humain.

Les deux projets ont été présentés virtuellement au congrès de robotique ICRA 2020. Dans les deux cas les capteurs doivent encore être affinés, mais ils pourraient conduire à des robots mous plus polyvalents et précis. Cette même technologie pourrait également être utilisée pour créer des prothèses robotiques molles plus performantes et légères.

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