La perception robotique est une branche de la robotique qui vise à doter les robots de capacités sensorielles . Elle leur permet de percevoir leur environnement et sert générale...
Worldlex WikiContenu en francaisLecture gratuite
La perception robotique est une branche de la robotique qui vise à doter les robots de capacités sensorielles . Elle leur permet de percevoir leur environnement et sert généralement de retour d'information pour adapter leur comportement en fonction des données captées. La perception robotique englobe la vision , le toucher , l'ouïe et le mouvement , ainsi que les algorithmes associés pour traiter et exploiter les données environnementales et sensorielles. Elle est essentielle dans des applications telles que l'automatisation des véhicules , les prothèses robotiques et les robots industriels, médicaux, de divertissement et éducatifs.caméras , de sonars , de lasers et de la technologie d'identification par radiofréquence (RFID) . Ces quatre méthodes visent toutes trois étapes : la détection, l'estimation et la mise en correspondance.
Traitement d'images
La qualité d'image est cruciale pour les applications exigeant une vision robotique performante. Les algorithmes basés sur la transformée en ondelettes , utilisés pour fusionner des images de spectres et de foyers différents , permettent d'améliorer la qualité d'image . Grâce à cette image améliorée, les robots peuvent recueillir des informations plus précises.
Usage
Les capteurs visuels permettent aux robots d'identifier leur environnement et d'agir en conséquence. Les robots analysent l'image de leur environnement immédiat à partir des données fournies par les capteurs visuels. Le résultat est comparé à l'image idéale, intermédiaire ou finale, afin de déterminer le mouvement ou l'action appropriée pour atteindre l'objectif intermédiaire ou final.
Touche
Peau de robot
La peau électronique , également appelée peau virtuelle, désigne des dispositifs électroniques flexibles , extensibles et auto-réparateurs capables d'imiter les fonctionnalités de la peau humaine ou animale. Cette vaste catégorie de matériaux intègre souvent des capteurs conçus pour reproduire la capacité de la peau humaine à réagir aux facteurs environnementaux tels que les variations de température et de pression.
Les progrès de la recherche sur la peau électronique se concentrent sur la conception de matériaux qui doivent présenter les caractéristiques suivantes : haute sensibilité/résolution, faible épaisseur, conformabilité, flexibilité et extensibilité, durabilité et robustesse, auto-réparation, biocompatibilité , haute résolution spatiale, faible consommation d'énergie et auto-alimentation, induction/analyse de la sueur et traitement des données en temps réel.
Les recherches dans les domaines de l'électronique flexible et de la détection tactile ont considérablement progressé. Cependant, la conception de la peau électronique vise à intégrer les avancées de plusieurs domaines de la recherche sur les matériaux sans sacrifier les avantages propres à chaque domaine. L'association réussie de propriétés mécaniques flexibles et extensibles avec des capteurs intégrés et des capacités d'auto-réparation permettrait de nombreuses applications, notamment en robotique souple , en prothèses, en systèmes d'intelligence artificielle et en dispositifs de surveillance de la santé.
Les progrès récents dans le domaine de la peau électronique ont mis l'accent sur l'intégration des principes des matériaux écologiques et la prise en compte de l'environnement dans le processus de conception. L'un des principaux défis du développement de la peau électronique réside dans la capacité du matériau à résister aux contraintes mécaniques et à conserver ses propriétés de détection ou électroniques. La recyclabilité et les propriétés d'auto-réparation sont donc particulièrement cruciales pour la conception future des nouvelles peaux électroniques.
Prothèse de main robotisée ancienne, fabriquée en 1963. Exposée au public dans le principal centre commercial de Belgrade.
À mesure que les robots et les prothèses deviennent plus complexes, le besoin de capteurs tactiles à haute acuité se fait de plus en plus sentir. Il existe de nombreux types de capteurs tactiles utilisés pour différentes tâches. On distingue trois types de capteurs tactiles. Les capteurs ponctuels, comparables à une cellule ou à une vibrisse, détectent des stimuli très localisés. Les capteurs à haute résolution spatiale, comparables au bout d'un doigt humain, sont essentiels à l'acuité tactile des mains robotiques. Enfin, les capteurs à basse résolution spatiale offrent une acuité tactile similaire à celle de la peau du dos ou du bras. Ces capteurs peuvent être judicieusement placés sur la surface d'une prothèse ou d'un robot pour lui conférer une perception tactile au moins aussi performante, voire plus performante, que celle d'un être humain.
traitement du signal
Les signaux tactiles peuvent être générés par les mouvements du robot. Pour un fonctionnement précis, il est essentiel d'identifier uniquement les signaux tactiles externes. Les solutions précédentes utilisaient le filtre de Wiener , qui repose sur la connaissance préalable des statistiques du signal, supposées stationnaires. Une solution récente applique un filtre adaptatif à la logique du robot . Ce filtre permet au robot de prédire les signaux résultants de ses mouvements internes, en éliminant les faux signaux. Cette nouvelle méthode améliore la détection des contacts et réduit les erreurs d'interprétation.
Usage
Les schémas tactiles permettent aux robots d'interpréter les émotions humaines dans les applications interactives. Quatre caractéristiques mesurables —la force, la durée du contact, la répétition et la variation de la surface de contact — permettent de catégoriser efficacement les schémas tactiles grâce à un classificateur d'arbre de décision temporel, afin de prendre en compte le délai et de les associer aux émotions humaines avec une précision allant jusqu'à 83 %. L'indice de cohérence est appliqué en fin de traitement pour évaluer le niveau de confiance du système et prévenir les réactions incohérentes.
Les robots utilisent des signaux tactiles pour cartographier le profil d'une surface en environnement hostile, comme une canalisation d'eau. Traditionnellement, un parcours prédéterminé était programmé dans le robot. Désormais, grâce à l'intégration de capteurs tactiles , les robots acquièrent d'abord un point de données aléatoire ; l'algorithme du robot détermine ensuite la position idéale pour la mesure suivante en fonction d'un ensemble de primitives géométriques prédéfinies. Ceci améliore l'efficacité de 42 %.
Ces dernières années, l'utilisation du toucher comme stimulus d'interaction a fait l'objet de nombreuses études. En 2010, le phoque robot PARO a été construit ; il réagit à de nombreux stimuli issus de l'interaction humaine, notamment le toucher. Les bénéfices thérapeutiques de cette interaction homme-robot sont encore à l'étude, mais les résultats obtenus sont très positifs.
Audience
traitement du signal
Les capteurs audio précis nécessitent un faible niveau de bruit interne. Traditionnellement, ils combinent des réseaux acoustiques et des microphones pour réduire ce bruit. Des solutions récentes intègrent également des dispositifs piézoélectriques . Ces dispositifs passifs exploitent l' effet piézoélectrique pour convertir une force en tension , permettant ainsi d'éliminer les vibrations à l'origine du bruit interne. En moyenne, le bruit interne peut être réduit jusqu'à environ 7 dB .
Les robots peuvent interpréter les bruits parasites comme des instructions vocales. Le système actuel de détection d'activité vocale (DAV) utilise la méthode formateur de faisceau à rapport signal/bruit (SNR) maximal . Comme les humains regardent généralement leur interlocuteur lors d'une conversation, le système DAV à deux microphones permet au robot de localiser les instructions vocales en comparant l'intensité des signaux captés par les deux microphones. Ce système est capable de gérer les bruits de fond générés par les téléviseurs et les appareils sonores latéraux.
Usage
Les robots peuvent percevoir les émotions à travers notre façon de parler et les caractéristiques qui y sont associées. Les caractéristiques acoustiques et linguistiques sont généralement utilisées pour caractériser les émotions. La combinaison de sept caractéristiques acoustiques et de quatre caractéristiques linguistiques améliore les performances de reconnaissance par rapport à l'utilisation d'un seul ensemble de caractéristiques.
L'olfaction artificielle est la simulation automatisée de l' odorat . Application émergente en ingénierie moderne, elle repose sur l'utilisation de robots ou d'autres systèmes automatisés pour analyser les composés chimiques présents dans l'air. Un tel appareil est souvent appelé nez électronique ou e-nez. Le développement de l'olfaction artificielle est complexifié par le fait que les e-nez actuels ne réagissent qu'à un nombre limité de composés chimiques, alors que les odeurs sont produites par des ensembles uniques (potentiellement nombreux) de composés odorants. Cette technologie, bien qu'encore à ses débuts, promet de nombreuses applications, telles que : le contrôle qualité dans l'industrie agroalimentaire , la détection et le diagnostic en médecine, la détection de drogues , d'explosifs et d'autres substances dangereuses ou illégales , la gestion des catastrophes et la surveillance environnementale .
La langue électronique est un instrument qui mesure et compare les goûts . Selon le rapport technique de l'IUPAC, une « langue électronique » est un instrument analytique comprenant un ensemble de capteurs chimiques non sélectifs présentant une spécificité partielle pour différents composants de la solution et un instrument de reconnaissance de formes approprié, capable de reconnaître les compositions quantitatives et qualitatives de solutions simples et complexes
Les composés chimiques responsables du goût sont détectés par les récepteurs gustatifs humains . De même, les capteurs multiélectrodes des instruments électroniques détectent ces mêmes composés organiques et inorganiques dissous . À l'instar des récepteurs humains, chaque capteur possède un spectre de réactions qui lui est propre. Les informations fournies par chaque capteur sont complémentaires, et la combinaison de leurs résultats génère une signature unique. La plupart des seuils de détection des capteurs sont similaires, voire supérieurs, à ceux des récepteurs humains.
Dans le mécanisme biologique, les signaux gustatifs sont transduits en signaux électriques par les nerfs du cerveau. Le processus des capteurs de langue électronique est similaire : ils génèrent des signaux électriques sous forme de variations voltamétriques et potentiométriques .
La perception et la reconnaissance de la qualité gustative reposent sur la construction ou la reconnaissance par le cerveau de schémas d'activation des nerfs sensoriels et sur l'empreinte gustative du produit. Cette étape est réalisée par le logiciel statistique de la langue électronique , qui interprète les données des capteurs en profils gustatifs.
Par exemple, les robots cuisiniers pourraient être capables de goûter les aliments pour une cuisson dynamique.
Perception du mouvement
Les robots à la RoboCup 2019
Usage
Les robots automatisés nécessitent un système de guidage pour déterminer la trajectoire idéale et accomplir leur tâche. Cependant, à l'échelle moléculaire, les nanorobots sont dépourvus d'un tel système, car les molécules individuelles ne peuvent stocker de mouvements et de programmes complexes. Par conséquent, la seule façon de parvenir à un mouvement dans un tel environnement est de remplacer les capteurs par des réactions chimiques. Actuellement, une araignée moléculaire, composée d'une molécule de streptavidine comme corps inerte et de trois pattes catalytiques , est capable de démarrer, de suivre, de tourner et de s'arrêter lorsqu'elle rencontre différentes structures d'ADN origami . Ces nanorobots à base d'ADN peuvent se déplacer sur plus de 100 nm à une vitesse de 3 nm/min.
Lors d'une intervention TSI , méthode efficace pour identifier les tumeurs et potentiellement le cancer en mesurant la pression répartie à la surface de contact du capteur, une force excessive peut endommager les tissus et risque de les détruire. L'utilisation d'un système de contrôle robotisé pour déterminer la trajectoire optimale permet de réduire les forces maximales de 35 % et d'améliorer la précision de 50 % par rapport aux médecins.
Performance
L'exploration robotique efficace permet de gagner du temps et des ressources. Son efficacité se mesure par l'optimalité et la compétitivité. L'exploration optimale des frontières n'est possible que si le robot possède une zone de détection carrée, démarre à la frontière et utilise la métrique de Manhattan . Dans des géométries et des environnements complexes, une zone de détection carrée est plus efficace et permet d'atteindre une meilleure compétitivité, indépendamment de la métrique et du point de départ.
Sens non humains
cyborgs , comme la capacité de « voir » une plus grande partie du spectre électromagnétique, comme l'ultraviolet , avec une fidélité et une granularité accrues, mais peuvent également être dotés de plus de sens, comme la détection des champs magnétiques ( magnétoréception ) ou de divers composants dangereux de l'air.
Perception collective et construction de sens
apprendre à partir de données identiques ou connexes, ou les interpréter de différentes manières. Certains robots peuvent disposer de capacités sensorielles à distance (par exemple, sans interprétation, traitement ni calcul local, comme c'est le cas pour les systèmes de télérobotique classiques ou avec des « nœuds de capteurs » embarqués ou mobiles). Le traitement des données sensorielles peut inclure des processus tels que la reconnaissance faciale , la reconnaissance des expressions faciales , la reconnaissance gestuelle et l'intégration de connaissances abstraites interprétatives.
Plus d articles de Worldlex Wiki
Revenez a l index pour explorer davantage de pages sur l histoire, la science, la culture, la geographie et la societe en francais.
Worldlex Wiki 