Les stratégies de détection tactile et de raisonnement logique aident un robot à reconnaître et à classer des objets.

Les robots intelligents d'aujourd'hui peuvent reconnaître avec précision de nombreux objets grâce à la vision et au toucher. Les informations tactiles, obtenues grâce à des capteurs, ainsi que des algorithmes d'apprentissage automatique, permettent aux robots d'identifier les objets précédemment manipulés.

Cependant, la détection est souvent confuse lorsqu’elle est présentée avec des objets de taille et de forme similaires, ou avec des objets inconnus du robot. D'autres facteurs limitant la perception du robot incluent le bruit de fond et le même type d'objet de formes et de tailles différentes.

Dans Examens de physique appliquée, des chercheurs de l'Université Tsinghua ont travaillé pour surmonter les difficultés de la reconnaissance robotique de divers éléments courants, mais complexes.

Les humains possèdent de nombreux types différents de détection tactile, dont la sensation thermique. Cela nous permet de sentir le vent souffler, de percevoir le chaud et le froid et de faire la distinction entre les types de matière, comme le bois et le métal, en raison des différentes sensations de refroidissement produites.

Les chercheurs ont cherché à imiter cette capacité en concevant une méthode de détection tactile robotique intégrant des sensations thermiques pour une détection d'objets plus robuste et plus précise.

“Nous proposons d'utiliser la détection tactile spatio-temporelle lors de la préhension de la main pour étendre la fonction robotique et la capacité de percevoir simultanément plusieurs attributs de l'objet saisi, notamment la conductivité thermique, la diffusivité thermique, la rugosité de la surface, la pression de contact et la température”, a déclaré l'auteur Rong Zhu.

L’équipe a créé un capteur en couches avec détection de matériaux en surface et sensibilité à la pression en bas, avec une couche intermédiaire poreuse sensible aux changements thermiques. Ils ont associé ce capteur à un algorithme de classification en cascade efficace qui exclut les types d'objets dans l'ordre, de facile à difficile, en commençant par des catégories simples comme les cartons vides avant de passer aux écorces d'orange ou aux bouts de tissu.

Pour tester les capacités de leur méthode, l’équipe a créé un système tactile robot intelligent pour trier les déchets. Le robot a ramassé une série de déchets courants, notamment des cartons vides, des restes de pain, des sacs en plastique, des bouteilles en plastique, des serviettes, des éponges, des écorces d'orange et des médicaments périmés. Il triait les déchets dans des conteneurs séparés pour les matières recyclables, les restes de nourriture, les déchets dangereux et autres déchets.

Leur système a atteint une précision de classification de 98,85 % en reconnaissant divers objets poubelles jamais rencontrés auparavant. Ce comportement réussi de tri des déchets pourrait réduire considérablement le travail humain dans des scénarios réels et offrir une large applicabilité aux technologies de vie intelligente.

Les recherches futures dans ce domaine se concentreront sur l’amélioration de l’intelligence embarquée robotique et de la mise en œuvre autonome.

“De plus, en combinant ce capteur avec la technologie d'interface cerveau-ordinateur, les informations tactiles collectées par le capteur pourraient être converties en signaux neuronaux acceptables pour le cerveau humain, redonnant ainsi les capacités de perception tactile aux personnes handicapées des mains”, a déclaré Zhu.