Les informaticiens de Rutgers ont utilisé l'intelligence artificielle pour contrôler un bras robotique qui fournit un moyen plus efficace d'emballer des boîtes, faire gagner du temps et de l'argent aux entreprises.

"Nous pouvons réaliser à faible coût, des solutions automatisées facilement déployables. La clé est de faire des choix matériels minimes mais efficaces et de se concentrer sur des algorithmes et des logiciels robustes, " a déclaré l'auteur principal de l'étude, Kostas Bekris, professeur agrégé au Département d'informatique de l'École des arts et des sciences de l'Université Rutgers-Nouveau-Brunswick.

Bekris, Abdeslam Boularias et Jingjin Yu, tous deux professeurs assistants en informatique, formé une équipe pour traiter de multiples aspects du problème d'emballage du robot de manière intégrée via le matériel, Perception 3D et mouvement robuste.

L'étude évaluée par des pairs des scientifiques a été publiée récemment lors de la conférence internationale IEEE sur la robotique et l'automatisation, où il a été finaliste pour le Best Paper Award in Automation. L'étude coïncide avec la tendance croissante à déployer des robots pour effectuer la logistique, tâches de vente au détail et d'entrepôt. Les progrès de la robotique s'accélèrent à un rythme sans précédent grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique qui permettent des expériences continues.

Cette vidéo montre un bras robotique Kuka emballant étroitement des objets d'un bac dans une boîte de commande d'expédition (cinq fois la vitesse réelle) :

L'emballage serré des produits prélevés dans une pile non organisée reste en grande partie une tâche manuelle, même s'il est essentiel à l'efficacité de l'entrepôt. L'automatisation de ces tâches est importante pour la compétitivité des entreprises et permet aux gens de se concentrer sur un travail moins subalterne et physiquement éprouvant, selon l'équipe scientifique Rutgers.

L'étude Rutgers s'est concentrée sur le placement d'objets d'une poubelle dans une petite boîte d'expédition et sur leur rangement serré. C'est une tâche plus difficile pour un robot que de simplement ramasser un objet et de le déposer dans une boîte.

Les chercheurs ont développé des logiciels et des algorithmes pour leur bras robotique. Ils ont utilisé des données visuelles et une simple ventouse, qui sert également de doigt pour pousser des objets. Le système résultant peut renverser des objets pour obtenir une surface souhaitable pour les saisir. Par ailleurs, il utilise les données des capteurs pour attirer les objets vers une zone ciblée et les rapprocher les uns des autres. Au cours de ces opérations, il utilise une surveillance en temps réel pour détecter et éviter les pannes potentielles.

Étant donné que l'étude s'est concentrée sur l'emballage d'objets en forme de cube, une prochaine étape serait d'explorer l'emballage d'objets de différentes formes et tailles. Une autre étape serait d'explorer l'apprentissage automatique par le système robotique après qu'il se soit vu confier une tâche spécifique.