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  • Pourquoi les robots domestiques domestiques sont beaucoup plus difficiles à construire que les robots aspirateurs et les magasiniers automatisés

    La vision des robots humanoïdes domestiques comme le Tesla Bot proposé est celle d'un serviteur artificiel capable de gérer n'importe quelle tâche banale. Crédit :Tesla

    Avec les progrès récents de l'intelligence artificielle et de la technologie robotique, il existe un intérêt croissant pour le développement et la commercialisation de robots domestiques capables de gérer une variété de tâches domestiques.

    Tesla construit un robot humanoïde qui, selon le PDG Elon Musk, pourrait être utilisé pour cuisiner des repas et aider les personnes âgées. Amazon a récemment acquis iRobot, un important fabricant d'aspirateurs robotiques, et a investi massivement dans la technologie par le biais du programme Amazon Robotics pour étendre la technologie robotique au marché grand public. En mai 2022, Dyson, une entreprise réputée pour ses aspirateurs électriques, a annoncé son intention de construire le plus grand centre de robotique du Royaume-Uni consacré au développement de robots ménagers qui effectuent des tâches domestiques quotidiennes dans les espaces résidentiels.

    Malgré l'intérêt croissant, les clients potentiels devront peut-être attendre un certain temps avant que ces robots n'arrivent sur le marché. Alors que les appareils tels que les thermostats intelligents et les systèmes de sécurité sont largement utilisés dans les maisons aujourd'hui, l'utilisation commerciale des robots ménagers en est encore à ses balbutiements.

    En tant que chercheur en robotique, je sais de première main à quel point les robots domestiques sont considérablement plus difficiles à construire que les appareils numériques intelligents ou les robots industriels.

    Manipulation d'objets

    Une différence majeure entre les appareils numériques et robotiques est que les robots domestiques doivent manipuler des objets par contact physique pour effectuer leurs tâches. Ils doivent porter les assiettes, déplacer les chaises et ramasser le linge sale et le mettre dans la machine à laver. Ces opérations nécessitent que le robot soit capable de manipuler des objets fragiles, mous et parfois lourds aux formes irrégulières.

    Les robots capables de gérer une variété de tâches domestiques sont un incontournable de la science-fiction.

    Les algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique de pointe fonctionnent bien dans des environnements simulés. Mais le contact avec des objets dans le monde réel les fait souvent trébucher. Cela se produit parce que le contact physique est souvent difficile à modéliser et encore plus difficile à contrôler. Bien qu'un humain puisse facilement effectuer ces tâches, il existe des obstacles techniques importants pour que les robots domestiques atteignent la capacité humaine de manipuler des objets.

    Les robots ont des difficultés dans deux aspects de la manipulation d'objets :le contrôle et la détection. De nombreux robots manipulateurs pick-and-place comme ceux des chaînes de montage sont équipés d'un simple préhenseur ou d'outils spécialisés dédiés uniquement à certaines tâches telles que la saisie et le transport d'une pièce particulière. Ils ont souvent du mal à manipuler des objets avec des formes irrégulières ou des matériaux élastiques, en particulier parce qu'ils n'ont pas la force efficace, ou le retour haptique, dont les humains sont naturellement dotés. Construire une main de robot à usage général avec des doigts flexibles reste techniquement difficile et coûteux.

    Il convient également de mentionner que les robots manipulateurs traditionnels nécessitent une plate-forme stable pour fonctionner avec précision, mais la précision diminue considérablement lorsqu'ils sont utilisés avec des plates-formes qui se déplacent, en particulier sur une variété de surfaces. La coordination de la locomotion et de la manipulation dans un robot mobile est un problème ouvert dans la communauté robotique qui doit être résolu avant que des robots domestiques largement capables puissent arriver sur le marché.

    Ils aiment la structure

    Dans une chaîne de montage ou un entrepôt, l'environnement et l'enchaînement des tâches sont strictement organisés. Cela permet aux ingénieurs de préprogrammer les mouvements du robot ou d'utiliser des méthodes simples comme les codes QR pour localiser des objets ou des emplacements cibles. Cependant, les articles ménagers sont souvent désorganisés et placés au hasard.

    Les robots domestiques doivent faire face à de nombreuses incertitudes dans leurs espaces de travail. Le robot doit d'abord localiser et identifier l'objet cible parmi tant d'autres. Très souvent, il faut également dégager ou éviter d'autres obstacles dans l'espace de travail pour pouvoir atteindre l'élément et effectuer des tâches données. Cela nécessite que le robot ait un excellent système de perception, des compétences de navigation efficaces et une capacité de manipulation puissante et précise.

    Par exemple, les utilisateurs d'aspirateurs robots savent qu'ils doivent retirer tous les petits meubles et autres obstacles tels que les câbles du sol, car même le meilleur aspirateur robot ne peut pas les éliminer tout seul. Encore plus difficile, le robot doit fonctionner en présence d'obstacles mobiles lorsque des personnes et des animaux domestiques marchent à proximité.

    Une cuisine robotisée sophistiquée est déjà sur le marché, mais elle fonctionne dans un environnement hautement structuré, c'est-à-dire tous les objets avec lesquels elle interagit - ustensiles de cuisine, récipients alimentaires, appareils électroménagers - sont là où ils s'attendent à être, et il n'y a pas d'humains embêtants pour se mettre en travers.

    Faire simple

    Bien qu'elles semblent simples pour les humains, de nombreuses tâches ménagères sont trop complexes pour les robots. Les robots industriels sont excellents pour les opérations répétitives dans lesquelles le mouvement du robot peut être préprogrammé. Mais les tâches ménagères sont souvent uniques à la situation et peuvent être pleines de surprises qui obligent le robot à constamment prendre des décisions et à modifier son itinéraire afin d'effectuer les tâches.

    Pensez à faire la cuisine ou à faire la vaisselle. Au cours de quelques minutes de cuisson, vous pourrez saisir une sauteuse, une spatule, un bouton de cuisinière, une poignée de porte de réfrigérateur, un œuf et une bouteille d'huile de cuisson. Pour laver une casserole, vous la tenez et la déplacez généralement d'une main tout en frottant de l'autre, et assurez-vous que tous les résidus d'aliments cuits sont éliminés, puis que tout le savon est rincé.

    Il y a eu un développement significatif ces dernières années en utilisant l'apprentissage automatique pour entraîner des robots à prendre des décisions intelligentes lors de la sélection et du placement de différents objets, ce qui signifie saisir et déplacer des objets d'un endroit à un autre. Cependant, être capable de former des robots à maîtriser tous les différents types d'ustensiles de cuisine et d'appareils électroménagers serait un autre niveau de difficulté, même pour les meilleurs algorithmes d'apprentissage.

    Sans oublier que les maisons des gens ont souvent des escaliers, des passages étroits et des étagères hautes. Ces espaces difficiles d'accès limitent l'utilisation des robots mobiles d'aujourd'hui, qui ont tendance à utiliser des roues ou quatre pattes. Les robots humanoïdes, qui correspondraient plus étroitement aux environnements que les humains construisent et organisent pour eux-mêmes, doivent encore être utilisés de manière fiable en dehors des environnements de laboratoire.

    Une solution à la complexité des tâches consiste à construire des robots à usage spécial, tels que des robots aspirateurs ou des robots de cuisine. De nombreux types différents de tels dispositifs sont susceptibles d'être développés dans un proche avenir. Cependant, je crois que les robots domestiques à usage général sont encore loin. + Explorer plus loin

    Les robots apprennent les tâches ménagères en observant les humains

    Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article d'origine.




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