Main de robot pneumatique avec intelligence artificielle

BionicSoftHand

Main de robot pneumatique avec intelligence artificielle  

Saisir, tenir ou tourner, toucher, taper ou enfoncer... Au quotidien, nous utilisons nos mains sans réfléchir pour effectuer les tâches les plus variées. La main humaine est vraiment un merveilleux outil de la nature. Quoi de plus évident, dans les espaces de travail collaboratifs, que d’équiper un robot d’un manipulateur inspiré de ce modèle naturel et qui puisse apprendre à effectuer diverses tâches de préhension et de rotation grâce à l’intelligence artificielle ? 

 

Reinforcement Learning : le principe de la récompense

La méthode du Reinforcement Learning, c’est-à-dire, l’apprentissage par renforcement, est utilisée pour la BionicSoftHand. Cela signifie que : Au lieu d’une action concrète qu’elle doit imiter, la main reçoit juste un objectif à atteindre. C’est ce qu’elle tente de faire au travers d’essais (trial-and-error).  À l’aide du feedback reçu, qui peut être positif comme négatif, elle optimise progressivement toutes ses actions jusqu’à finalement réussir la mission à exécuter.

Jumeau numérique de la main de robot réelle 

Concrètement, la BionicSoftHand doit tourner un dé à 12 faces de sorte qu’à la fin, un côté déterminé auparavant soit orienté vers le haut. L’apprentissage de la stratégie de mouvement nécessaire est réalisé dans un environnement virtuel à l’aide d’un jumeau numérique qui est obtenu à l’aide des données reçues d’une caméra de profondeur et des algorithmes de l’intelligence artificielle.

Jumeau numérique : la main de robot réelle et sa reproduction virtuelle dans le modèle de simulation
Jumeau numérique : la main de robot réelle et sa reproduction virtuelle dans le modèle de simulation

Transfert des connaissances rapide grâce au Massive Parallel Learning

Le modèle de simulation numérique accélère considérablement l’entraînement, notamment lorsqu’on le multiplie. Pour le Massive Parallel Learning, les connaissances acquises sont réparties sur toutes les mains virtuelles qui continuent alors à travailler d’après le dernier état de connaissances : chaque erreur n’est ainsi commise qu’une seule fois. Les actions réussies sont directement accessibles à tous les modèles.

Une fois l’apprentissage de la commande effectué dans la simulation, elle est transmise à la BionicSoftHand réelle. Grâce à la stratégie de mouvement apprise virtuellement, la main peut tourner le dé sur le côté souhaité et désormais également orienter d’autres objets en conséquence. Ainsi, les modules de connaissance et les nouvelles compétences acquis peuvent être partagés avec d’autres mains de robot et être disponibles à l’échelle globale.

Une intégration fonctionnelle ingénieuse : de nombreux composants, technologies et matériaux qui sont combinés dans un espace très restreint
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Cinématique pneumatique avec un tricot textile 3D

Contrairement à la main humaine, la BionicSoftHand n’a pas d’os. Elle commande ses mouvements via les soufflets pneumatiques dans ses doigts. Lorsque les chambres sont remplies d’air, les doigts se replient. Lorsque les chambres à air sont vides, les doigts restent tendus. Le pouce et l’index sont de plus équipés d’un module oscillant, ce qui permet également à ces deux doigts d’effectuer des mouvements latéraux. Ainsi, la main de robot bionique dispose au total de 12 degrés de liberté.

Les soufflets dans les doigts sont enveloppés d’une gaine textile 3D spéciale, qui est tricotée à la fois avec des fils élastiques et à haute résistance. Cela permet de déterminer précisément via le textile à quels endroits à structure se dilate et déploie de la force et où une extension est empêchée.

Distributeurs piézoélectriques proportionnels pour une régulation précise

Pour réduire au maximum les raccordements à la BionicSoftHand, les développeurs ont construit un terminal de distributeurs de petite taille, à régulation numérique, qui est monté directement sous la main. Cela permet d’éviter de poser les tuyaux vers la commande des doigts par l’ensemble du bras de robot. Ainsi, la BionicSoftHand peut être raccordée et mise en service rapidement et facilement avec à chaque fois un seul tuyau pour l’arrivée et l’échappement d’air. Les mouvements des doigts se régulent avec précision grâce aux distributeurs piézoélectriques proportionnels utilisés.

  • BionicSoftHand

    Système entier sans danger : la BionicSoftHand sur le BionicSoftArm

  • BionicSoftHand

    Vision par ordinateur : « computer vision » pour la collecte des données nécessaires en vue d’une reproduction virtuelle

  • BionicSoftHand

    Massive Parallel Learning : apprentissage rapide par la reproduction du jumeau numérique

  • BionicSoftHand

    Mise en service facile : raccordement rapide à différents robots de construction légère comme le BionicSoftArm

  • BionicSoftHand

    Main de soutien : prédestinée à la collaboration directe dans des espaces collaboratifs

  • BionicSoftHand

    Une vision d’avenir possible : le travail à une distance de sécurité via l’imitation gestuelle

  • BionicSoftHand

    Une utilisation diversifiée : quatre doigts pneumatiques de la BionicSoftHand dans une pince à serrage parallèle adaptative

Potentiel pour la collaboration humain-robot

Grâce à sa cinématique pneumatique flexible et à l’utilisation de matériaux élastiques et de composants légers, la BionicSoftHand se distingue des mains de robots électriques ou activées par des câbles. Cela permet également une production à bas coûts. De par sa structure modulaire, des variantes de préhension avec trois ou quatre doigts sont également possibles.

En combinaison avec des robots pneumatiques de construction légère comme le BionicCobot ou le BionicSoftArm, une collaboration directe et sûre au sens de la collaboration humain-robot est possible. Les deux robots sont fondamentalement souples et ne doivent pas être protégés par l’opérateur comme les robots d’usine conventionnel.

Ainsi, la BionicSoftHand est prédestinée aux utilisations dans les espaces de travail collaboratifs de l’usine de demain. La main de robot souple pouvant saisir les objets à la fois énergiquement et avec délicatesse, l’emploi comme une troisième main de soutien pour le montage s’avère autant envisageable que l’utilisation dans la robotique de service.