Sensibilité du bout des doigts pour les robots —


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  • Dans un article publié le 23 février 2022 dans Intelligence des machines naturelles, une équipe de scientifiques de l’Institut Max Planck pour les systèmes intelligents (MPI-IS) présente un capteur haptique souple robuste nommé « Insight » qui utilise la vision par ordinateur et un réseau neuronal profond pour estimer avec précision où les objets entrent en contact avec le capteur et comment grandes sont les forces appliquées. Le projet de recherche est une étape importante vers la capacité des robots à ressentir leur environnement aussi précisément que les humains et les animaux. Comme son homologue naturel, le capteur du bout des doigts est très sensible, robuste et haute résolution.

    Le capteur en forme de pouce est constitué d’une coque souple construite autour d’un squelette rigide léger. Ce squelette maintient la structure tout comme les os stabilisent le tissu mou des doigts. La coque est fabriquée à partir d’un élastomère mélangé à des flocons d’aluminium sombres mais réfléchissants, ce qui donne une couleur grisâtre opaque qui empêche toute lumière extérieure de pénétrer. Cachée à l’intérieur de cette casquette de la taille d’un doigt se trouve une minuscule caméra fish-eye à 160 degrés qui enregistre images colorées éclairées par un anneau de LED.

    Lorsqu’un objet touche la coque du capteur, l’apparence du motif de couleur à l’intérieur du capteur change. La caméra enregistre des images plusieurs fois par seconde et alimente un réseau neuronal profond avec ces données. L’algorithme détecte même le plus petit changement de lumière dans chaque pixel. En une fraction de seconde, le modèle d’apprentissage automatique formé peut déterminer où exactement le doigt entre en contact avec un objet, déterminer l’intensité des forces et indiquer la direction de la force. Le modèle déduit ce que les scientifiques appellent une carte de force : il fournit un vecteur de force pour chaque point du bout du doigt en trois dimensions.

    « Nous avons obtenu ces excellentes performances de détection grâce à la conception mécanique innovante de la coque, au système d’imagerie sur mesure à l’intérieur, à la collecte automatique de données et à l’apprentissage en profondeur de pointe », déclare Georg Martius, responsable du groupe de recherche Max Planck au MPI-IS, où il dirige le groupe d’apprentissage autonome. Son doctorat. L’étudiant Huanbo Sun ajoute : « Notre structure hybride unique d’une coque souple renfermant un squelette rigide garantit une sensibilité et une robustesse élevées. Notre caméra peut détecter les moindres déformations de la surface à partir d’une seule image. En effet, en testant le capteur, les chercheurs ont réalisé qu’il était suffisamment sensible pour ressentir sa propre orientation par rapport à la gravité.

    Le troisième membre de l’équipe est Katherine J. Kuchenbecker, directrice du département d’intelligence haptique de MPI-IS. Elle confirme que le nouveau capteur sera utile : « Les capteurs haptiques souples précédents n’avaient que de petites zones de détection, étaient délicats et difficiles à fabriquer, et souvent ne pouvaient pas ressentir les forces parallèles à la peau, qui sont essentielles pour la manipulation robotique comme tenir un verre de l’eau ou en faisant glisser une pièce de monnaie sur une table », explique Kuchenbecker.

    Mais comment un tel capteur apprend-il ? Huanbo Sun a conçu un banc d’essai pour générer les données d’entraînement nécessaires au modèle d’apprentissage automatique pour comprendre la corrélation entre le changement des pixels d’image brute et les forces appliquées. Le banc d’essai sonde le capteur tout autour de sa surface et enregistre le véritable vecteur de force de contact avec l’image de la caméra à l’intérieur du capteur. De cette manière, environ 200 000 mesures ont été générées. Il a fallu près de trois semaines pour collecter les données et une autre journée pour former le modèle d’apprentissage automatique. Survivre à cette longue expérience avec autant de forces de contact différentes a permis de prouver la robustesse de la conception mécanique d’Insight, et des tests avec une sonde plus grande ont montré à quel point le système de détection se généralise.

    Une autre particularité du capteur en forme de pouce est qu’il possède une zone en forme d’ongle avec une couche d’élastomère plus fine. Cette fovéa tactile est conçue pour détecter même des forces minuscules et des formes d’objets détaillées. Pour cette zone ultra-sensible, les scientifiques choisissent une épaisseur d’élastomère de 1,2 mm plutôt que les 4 mm qu’ils utilisaient sur le reste du capteur au doigt.

    « La conception matérielle et logicielle que nous présentons dans notre travail peut être transférée à une grande variété de pièces de robot avec différentes formes et exigences de précision. L’architecture d’apprentissage automatique, la formation et le processus d’inférence sont tous généraux et peuvent être appliqués à de nombreux autres capteurs. conceptions », conclut Huanbo Sun.

    Vidéo: https://youtu.be/lTAJwcZopAA

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Institut Max Planck pour les systèmes intelligents. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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