Un robot capable de reconnaître les objets par lui-même

Comment l’humain perçoit les objets ? Comment les reconnaît-ils ? Nous sollicitions beaucoup la vue, mais pas que. Nous pouvons par exemple les toucher, les prendre dans la bouche, les sentir… Pour les robots, c’est une autre paire de manche. La détection d’objets classique se fait généralement par la vision. Mais elle connaît ses limites… Des chercheurs d’une université américaine pensent qu’en permettant au robot d’utiliser des informations supplémentaires comme l’emplacement des objets, leur taille, leur forme, le robot pourra mieux les reconnaître.

Un robot peut rencontrer des difficultés à reconnaître les objets quand il n’a que la vision par ordinateur à sa disposition. Un manque de luminosité, un angle un peu trop exigu, et hop, le robot passe à côté de ce qu’il avait à détecter. Une équipe de scientifiques a réussi à faire détecter plus d’une centaine d’objets à un robot humanoïde, en utilisant sa caméra, un capteur Kinect et d’autres informations non visibles. Cette recherche est menée dans le laboratoire de robotique personnelle de l’Université de Carnegie Mellon. Le processus de détection d’objets développé a été baptisé Lifelong Robotic Object Discovery (LROD).

D’habitude, on stocke dans la mémoire du robot des images numériques d’objets et des modèles, afin qu’il puisse les reconnaître dans le réel. Mais cette fois, grâce à la méthode LROD, les chercheurs ont permis au robot HERB (Home-Exploring Robot Butler) de découvrir par lui-même des objets tels des plantes, des aliments ou du matériel informatique. HERB met un certain à les reconnaître car il affine au fur et à mesure ses modèles d’objets. Il se concentre sur ceux qui sont les plus à même à l’aider à remplir son objectif : assister les gens dans les tâches de la vie courante.

L’équipe de chercheurs présentera demain ses résultats lors de la conférence IEEE sur la robotique et l’automation qui se tient en ce moment à Karlsruhe, en Allemagne.

Parfois, la méthode LROD laisse de bonnes surprises. Le directeur du laboratoire, Siddhartha Srinivasa, raconte qu’une fois, l’équipe avait laissé traîner une écorce d’ananas et un sac rempli de bagels à la fin d’un repas. Le lendemain, ils se sont aperçus qu’HERB avait modélisé en 3D les restes de nourriture et calculé la méthode pour les saisir avec ses mains.

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La découverte et la reconnaissance d’objets est un point crucial dans le démocratisation des robots domestiques. Une fois à l’intérieur d’une maison, il faudra pouvoir compter sur l’intelligence de sa créature artificielle à pouvoir reconnaître d’elle-même les milliers d’objets que l’on a chez soi. Et il est hors de question de demander à Mamie de scanner manuellement chaque objet devant son robot. L’étape suivante sera de connecter HERB à internet. Il pourra ainsi accéder en temps réel aux banques d’images 3D existantes comme 3D Warehouse par exemple, et mettre un nom sur ce qu’il aura modélisé.


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