La NASA cherche à utiliser des robots Purdue sur la Lune et Mars

La NASA cherche à utiliser des robots Purdue sur la Lune et Mars
Descriptive text here

13 mai 2024

  • Des chercheurs de l’Université Purdue ont effectué les premiers tests de robots en utilisant trois « effecteurs finaux » différents qui agissent comme des mains pour manipuler des objets de manière unique (Photo fournie par l’Université Purdue/Jared Pike)
  • Grâce à la vision par ordinateur et à l’apprentissage automatique embarqué, le système peut identifier un objet et son orientation, sélectionner le bon outil de préhension puis le manipuler.

À mesure que nous, les humains, élargissons notre portée dans l’espace, les robots pourraient effectuer une grande partie du travail quotidien au-delà de l’orbite terrestre, comme tourner des vis et ouvrir des tiroirs. Les habitats extraterrestres font partie de la feuille de route de la NASA vers la Lune, Mars et au-delà ; et lorsque ces stations spatiales seront sans pilote, les robots devront en assurer la maintenance.

Dans cette optique, un groupe de scientifiques construit un système pour aider les robots à identifier les objets qui les entourent et à y attacher les outils dont ils ont besoin pour les ramasser ou les manipuler.

Des chercheurs de l’Université Purdue ont développé une solution d’apprentissage automatique capable d’identifier des équipements tels qu’un tournevis, un panneau électrique ou un interrupteur, puis de manipuler chaque élément avec les outils appropriés.

Le système Purdue utilise une combinaison de vision par ordinateur, d’apprentissage automatique embarqué et de codes QR pour aider les robots à travailler, de manière autonome ou avec des astronautes.

Le projet de robots de préhension autonomes est dirigé par David Cappelleri, professeur de génie mécanique à l’Université Purdue.

Activer les robots sur les habitats extraterrestres

La NASA envisage des technologies automatisées pour maintenir les habitats opérationnels dans l’espace même lorsqu’ils ne sont pas occupés par des astronautes. Ces habitats extraterrestres peuvent inclure des stations dans l’espace, sur la Lune ou sur une planète comme Mars. La plupart du temps, ces habitats seraient sans équipage, ce qui signifie que des robots et des technologies de soutien seraient nécessaires pour maintenir leur fonctionnement.

Le projet pluriannuel de l’Université Purdue fait partie des efforts de l’institut Resilient Extra-Terrestrial Habitats (RETHi), une organisation de recherche en technologie spatiale financée par la NASA. Le projet RETHi vise à créer une technologie garantissant que les futurs habitats spatiaux auront la résilience nécessaire pour s’adapter aux menaces possibles, une sensibilisation grâce à des capteurs, ainsi qu’une robotique pour fonctionner de manière indépendante et les humains.

Le RETHi comprend l’Université du Connecticut, Harvard, l’Université du Texas à San Antonio et l’Université d’État du Mississippi. Purdue est le partenaire principal de RETHi, qui a officiellement démarré début 2020.

Ventouse, pince à mâchoires parallèles et main douce

L’équipe de l’Université Purdue développe trois outils appelés effecteurs finaux qui peuvent être attachés à un bras robotique pour entreprendre les types de tâches que la main humaine peut accomplir naturellement, comme manipuler des objets, les ouvrir ou les fermer ou effectuer une maintenance de base.

Les trois effecteurs terminaux du robot sont une pince à ventouse, une pince à mâchoires parallèles et une main souple à deux doigts pour les tâches plus délicates. L’équipe a conçu un porte-outil mobile contenant les trois effecteurs terminaux. Chacun possède un code QR qui renvoie à cet élément dans le logiciel système.

Les trois effecteurs modulaires seraient accessibles au robot de sorte que, lorsqu’il aura identifié un objet ainsi que son orientation et sa distance, il pourra alors sélectionner l’effecteur final approprié pour manipuler cet objet selon les besoins pour effectuer la tâche.

Comment ça fonctionne

Au centre du développement technologique se trouve l’apprentissage automatique pour former les robots à différents objets dans leur environnement, les aider à identifier, segmenter et classer les objets, ainsi qu’à apprendre à les saisir.

Au cours de ses tâches, le robot utilise une caméra de détection de profondeur RGBD intégrée pour l’aider à identifier non seulement ce qu’est un objet, mais aussi son orientation et sa distance. L’objet peut être quelque chose de très délicat ou de petite taille (Cappelleri prend l’exemple d’un muffin, qui nécessiterait une légère touche) ou un gros objet plat comme un panneau électrique, la poignée d’un tiroir ou un interrupteur.

Une fois l’article et son orientation identifiés, le robot sélectionne l’effecteur final approprié, confirmant son identité avec un scan de code QR. Il fixe ensuite l’outil à l’extrémité de son bras mobile, ce qui crée un canal de communication entre cet outil et le robot lui-même.

Systèmes de communication

Pour transmettre l’énergie et les communications entre le robot et l’effecteur final, il y a un petit ordinateur intégré dans le poignet, ainsi que dans chaque effecteur final.

Le système analyse ensuite en permanence l’emplacement de la poignée, la prise ou l’étanchéité appropriée (dans le cas de la ventouse), puis l’endroit où déplacer cet objet.

Si un nouvel objet était introduit dans la station spatiale, l’apprentissage automatique permettrait au robot de reconnaître sa similitude avec d’autres objets et ainsi de décider comment le manipuler et avec quel outil.

Les données synthétiques aident à former le système ML

L’un des plus grands défis dans le développement des algorithmes d’apprentissage automatique consistait à obtenir suffisamment de données pour entraîner le robot, a déclaré Cappelleri. Par conséquent, le groupe a généré des données synthétiques pour aider à former le système.

Cet effort consistait à créer des scènes virtuelles basées sur des conditions et des objets variables, pour permettre une meilleure base de formation. Cela a été couplé à une simulation dynamique dans laquelle le robot pouvait être testé pour saisir un objet dans le monde virtuel, puis ils ont testé l’événement simulé en laboratoire avec de vrais effecteurs finaux. Par exemple, le robot pourrait être formé pour comprendre comment une courbure sur un objet pourrait affecter une connexion à ventouse.

Le groupe de recherche a publié l’algorithme open Source SIM-Suction pour l’effecteur terminal à ventouse, ainsi que les données de formation, sur GitHub afin que les utilisateurs puissent y accéder et créer leur propre système pour le tester. Avec cet accès pour d’autres développeurs, Cappelleri a souligné “cela permet aux gens de mettre la main dessus afin qu’ils puissent commencer à le tester et à l’utiliser eux-mêmes dans leurs propres applications”.

Applications commerciales

Le prochain point à l’ordre du jour consiste à tester la griffe de préhension et les mains à deux doigts.

Cette technologie pourrait également servir à des applications commerciales, a déclaré Cappelleri. Les robots pourraient utiliser cette technologie pour identifier et manipuler des stocks ou des actifs dans un entrepôt ou une usine. En fait, la même technologie pourrait même permettre des tâches ménagères telles que vider un lave-vaisselle par un robot.

À long terme, cependant, les bénéfices seront probablement obtenus dans l’espace.

« Ce serait formidable si nous pouvions transmettre cela à un [space station] ce serait le but ultime », a déclaré Cappelleri.

Histoires connexes :
 
For Latest Updates Follow us on Google News
 

PREV Le pétrole glisse en raison de l’augmentation des stocks américains et de la force du dollar
NEXT L’UE envisage de sanctionner l’acteur Steven Seagal après avoir assisté à l’investiture de Poutine