Les chercheurs de l’université du Michigan ont mis au point un algorithme qui permet aux machines de percevoir leur environnement de plusieurs ordres de grandeur plus rapidement que les précédentes. La perception des robots est l’un des plus gros progrès dans l’univers de la robotique.
Dans les environnements industriels, où il existe une structure, les robots peuvent effectuer des tâches telles que la construction de voitures très rapidement. Mais on vit dans des environnements non structurés et on veut que les robots puissent gérer les obstacles en face d’eux.
Les diverses utilisations des robots
Historiquement, les robots fonctionnent plus efficacement dans des environnements structurés, derrière des garde-corps ou des cages, pour assurer la sécurité des personnes et pour que l’espace de travail du robot soit propre et ordonné.
Voici une vidéo en anglais montrant cette méthode :
Toutefois, l’environnement d’un être humain, au travail ou à la maison, est généralement un fouillis d’objets de différents états. Le nouvel algorithme de l’équipe s’appelle Pull Message Passing for Propagation. En 10 minutes, il peut calculer une compréhension précise de la pose d’un objet à un niveau de précision qui prend plus d’une heure et demie auparavant.
Une vision plus précise
L’équipe a démontré cela avec un robot. L’algorithme avait une capacité de perception améliorée. Le robot était en outre capable de visionner un ensemble de tiroirs et de l’utiliser, même si ceux-ci ont sont couverts à moitié.
Le robot peut même avoir une vision plus précise de son bras et de son corps. Les concepts à la base de cet algorithme, tels que la propagation non paramétrique, sont déjà utilisés en vision par ordinateur et captent très bien les incertitudes de notre monde. Mais ces modèles ont eu un impact limité en robotique, car ils sont très coûteux en calcul, nécessitant plus de temps.
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