Une main robotique fait pivoter les objets en utilisant le toucher et non la vision

Inspirée par la façon dont les humains manipulent les objets sans les voir, une équipe dirigée par des ingénieurs de l'Université de Californie à San Diego a développé une nouvelle approche qui permet à une main robotique de faire pivoter des objets uniquement par le toucher, sans recourir à la vision.

Grâce à leur technique, les chercheurs ont construit une main robotique capable de faire tourner en douceur un large éventail d'objets, depuis des petits jouets, des canettes et même des fruits et légumes, sans les meurtrir ni les écraser. La main robotique accomplissait ces tâches en utilisant uniquement des informations basées sur le toucher.

Ces travaux pourraient contribuer au développement de robots capables de manipuler des objets dans l’obscurité.

L’équipe a récemment présenté ses travaux lors de la conférence Robotics: Science and Systems 2023.

Pour construire leur système, les chercheurs ont attaché 16 capteurs tactiles à la paume et aux doigts d'une main robotique à quatre doigts. Chaque capteur coûte environ 12 $ et remplit une fonction simple : détecter si un objet le touche ou non.

Ce qui rend cette approche unique, c'est qu'elle s'appuie sur de nombreux capteurs tactiles à faible coût et à faible résolution qui utilisent des signaux binaires simples (toucher ou pas) pour effectuer une rotation robotique dans la main. Ces capteurs sont répartis sur une large zone de la main robotique.

Cela contraste avec diverses autres approches qui reposent sur quelques capteurs tactiles haute résolution et coûteux apposés sur une petite zone de la main robotique, principalement au bout des doigts.

Ces approches posent plusieurs problèmes, a expliqué Xiaolong Wang, professeur de génie électrique et informatique à l'UC San Diego, qui a dirigé l'étude actuelle. Premièrement, le fait d’avoir un petit nombre de capteurs sur la main robotique minimise le risque qu’ils entrent en contact avec l’objet. Cela limite la capacité de détection du système. Deuxièmement, les capteurs tactiles haute résolution qui fournissent des informations sur la texture sont extrêmement difficiles à simuler, pour ne pas dire extrêmement coûteux. Cela rend plus difficile leur utilisation dans des expériences réelles. Enfin, bon nombre de ces approches reposent encore sur la vision.

"Ici, nous utilisons une solution très simple", a déclaré Wang. « Nous montrons que nous n'avons pas besoin de détails sur la texture d'un objet pour accomplir cette tâche. Nous avons simplement besoin de simples signaux binaires indiquant si les capteurs ont touché l’objet ou non, et ceux-ci sont beaucoup plus faciles à simuler et à transférer dans le monde réel.

Les chercheurs notent en outre que le fait de disposer d'une large couverture de capteurs tactiles binaires donne à la main robotique suffisamment d'informations sur la structure 3D et l'orientation de l'objet pour réussir à le faire pivoter sans vision.

Ils ont d’abord entraîné leur système en exécutant des simulations d’une main robotique virtuelle faisant tourner un ensemble diversifié d’objets, y compris ceux aux formes irrégulières. Le système évalue quels capteurs de la main sont touchés par l'objet à un moment donné pendant la rotation. Il évalue également les positions actuelles des articulations de la main, ainsi que leurs actions antérieures. À l’aide de ces informations, le système indique à la main robotique quelle articulation doit aller où au prochain instant.

Les chercheurs ont ensuite testé leur système sur la main robotique réelle avec des objets que le système n'a pas encore rencontrés. La main robotique était capable de faire pivoter une variété d’objets sans caler ni perdre son emprise. Les objets comprenaient une tomate, un poivron, une boîte de beurre de cacahuète et un canard en caoutchouc, qui était l'objet le plus difficile en raison de sa forme. Les objets aux formes plus complexes mettaient plus de temps à pivoter. La main robotique pourrait également faire pivoter des objets autour de différents axes.

Wang et son équipe travaillent désormais à étendre leur approche à des tâches de manipulation plus complexes. Ils développent actuellement des techniques permettant aux mains robotiques d'attraper, de lancer et de jongler, par exemple.

"La manipulation manuelle est une compétence très courante que nous possédons, mais elle est très complexe à maîtriser pour les robots", a déclaré Wang. « Si nous pouvons donner cette compétence aux robots, cela ouvrira la porte au type de tâches qu’ils peuvent accomplir. »

Titre de l'article : « Router sans voir : vers la dextérité de la main grâce au toucher. » Les co-auteurs incluent Binghao Huang*, Yuzhe Qin, UC San Diego ; et Zhao-Heng Yin* et Qifeng Chen, HKUST.