Par Chris Stokel-Walker

bras de robot

Un robot UR-5 effectue un mouvement de saisie

Adam Lau / Ingénierie Berkeley

Les bras robotiques pick-and-place pour emballer les boîtes dans les entrepôts peuvent désormais fonctionner plus de 350 fois plus rapidement grâce à un réseau neuronal qui prédit à quelle vitesse ils peuvent transporter des articles en toute sécurité.

La pandémie de coronavirus a entraîné une augmentation des achats en ligne. «Les vendeurs ont du mal à répondre à la demande», déclare Ken Goldberg de l’Université de Californie à Berkeley.

Le laboratoire de Goldberg a déjà produit un logiciel qui améliore la capacité de saisie d’un type de bras robotique souvent déployé dans les entrepôts, en utilisant la vision par ordinateur pour identifier où dans l’espace tridimensionnel un objet à saisir est par rapport à la griffe du robot.

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«Maintenant, le goulot d’étranglement s’est déplacé vers le côté mouvement des choses, lorsque l’objet est à portée de main», explique Jeffrey Ichnowski, également à Berkeley.

Les robots peuvent se déplacer rapidement, mais pas toujours en toute sécurité. Le niveau de «secousse», ou changement rapide de l’accélération, peut faire la différence entre un colis livré avec succès et un colis jeté au sol. La secousse peut également entraîner l’usure du bras robotique, réduisant sa durée de vie.

«Nous devons être à la limite des limites de la vitesse, de l’accélération et du jerk», déclare Ichnowski. Mais pour les robots, calculer le moyen le plus sûr mais le plus rapide de déplacer quelque chose prend du temps.

Ichnowski et Goldberg et leurs collègues ont ajouté un soi-disant réseau neuronal à leur logiciel robotique. Ils ont ensuite laissé le réseau évaluer les performances du bras robotique lorsqu’il déplaçait des milliers d’objets au cours de plusieurs semaines.

Finalement, le réseau de neurones a appris à identifier le meilleur chemin de mouvement à prendre dans un scénario donné en 80 millisecondes. Le logiciel préexistant a mis 29 secondes pour exécuter le calcul.

«Un changement radical dans la vitesse de réponse opérationnelle, tel qu’identifié dans cet article, fera une différence majeure pour les exploitants d’entrepôts», déclare Andrew Lahy de l’Université de Cardiff, Royaume-Uni, et directeur de la conception des solutions de la société de logistique DSV.

«Nous pensons que c’est pratique et que cela peut être appliqué à relativement court terme», déclare Goldberg.

Référence du journal: Robotique scientifique, DOI: 10.1126 / scirobotics.abd7710

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