Au fil des ans, les entreprises se sont de plus en plus tournées vers l’automatisation et la robotique pour effectuer de nombreux travaux. Depuis que COVID-19 a contraint les gens à rester confinés chez eux, de nombreuses entreprises ont introduit des robots pour effectuer des tâches visant à réduire les contacts humains. Du nettoyage des sols à la désinfection, le type de tâches que les robots peuvent accomplir s’est multiplié. Pourtant, lorsqu’il s’agit de manœuvrer dans des environnements centrés sur l’homme et d’effectuer des tâches simples telles que l’ouverture d’une porte et son franchissement, les robots rencontrent des difficultés. De telles limites séparent les robots des humains. Aujourd’hui, des étudiants de l’université de Cincinnati, aux États-Unis, se sont attaqués à ce problème au moyen de simulations numériques tridimensionnelles.
Ils mettent maintenant leur idée en pratique et construisent un robot autonome capable d’ouvrir des portes et de trouver une prise électrique murale pour se recharger. Bien qu’il s’agisse d’une avancée simple, elle peut rendre les robots, qui passent l’aspirateur et aident à se diriger dans les immeubles de bureaux, les aéroports et les hôpitaux, un peu plus indépendants. Ces robots font partie d’une industrie de 27 milliards de dollars (environ 2 00 190 millions de roupies), qui comprend la fabrication et l’automatisation.
L’étude a été publiée dans la revue IEEE Access et le système devrait prendre encore un an pour arriver à maturité. Yufeng Sun, doctorant à l’université et auteur principal de l’étude, a déclaré que la mise au point d’un robot autonome capable d’ouvrir une porte pour lui-même est semée d’embûches.
Les robots devraient être capables de savoir quelle force est nécessaire pour ouvrir une porte. Certains chercheurs ont essayé de scanner une pièce entière pour créer des modèles 3D pour les robots. Mais cette méthode prend beaucoup de temps et ne fonctionne que pour une pièce particulière qui a été scannée.
Sun a déclaré que les étudiants de l’université utilisent l’apprentissage automatique pour surmonter ce problème. Cela permet au robot d'”apprendre” à lui-même comment ouvrir une porte. Cela peut prendre du temps au début, mais le robot s’améliore à chaque erreur, a expliqué M. Sun. “Le défi consiste à transférer cette politique de contrôle apprise de la simulation à la réalité, ce que l’on appelle souvent un problème de ‘Sim2Real’.”
Les simulations numériques n’ont généralement que 60 à 70 % de réussite dans les applications réelles, a ajouté M. Sun.
