Un robot apprend à nettoyer un lavabo

L’Université technique de Vienne (TU Wien) en Autriche a mis au point un robot d'apprentissage. Si on lui montre comment nettoyer un lavabo, il peut imiter les mouvements humains et adapter ses connaissances avec souplesse à différentes situations.

Les robots sont censés effectuer des tâches ennuyeuses ou désagréables à notre place. Cependant, les tâches fastidieuses telles que le nettoyage de la salle de bains sont difficiles à automatiser. Comment calculer le mouvement d'un bras robotisé pour qu'il puisse atteindre toutes les parties d'un lavabo ? Que se passe-t-il si le lavabo a des bords inhabituellement incurvés ? Quelle force doit être appliquée à quel endroit ?

Le codage précis de tous ces éléments dans des règles fixes et des formules mathématiques prédéfinies prendrait beaucoup de temps. La TU Wien a adopté une approche différente : un humain montre plusieurs fois à un robot ce qu'il doit faire. Une éponge spécialement préparée est utilisée pour nettoyer le bord d'un évier. En observant l'homme, le robot apprend comment fonctionne le nettoyage et peut appliquer ces connaissances de manière flexible à des objets de formes différentes. Ces travaux viennent d'être publiés à la conférence IROS 2024 d'Abu Dhabi, l'une des plus prestigieuses conférences sur la robotique au monde.

Nettoyage, ponçage, polissage

Le nettoyage n'est qu'un type de traitement de surface. De nombreuses autres activités jouant un rôle essentiel dans l'industrie sont techniquement très similaires, comme le ponçage ou le polissage des surfaces, la peinture ou l'application d'adhésifs.

« Saisir la forme géométrique d'un lavabo à l'aide de caméras est relativement simple », explique le professeur Andreas Kugi, de l'Institut d'automatisation et de contrôle de l'Université technique de Vienne. « Mais ce n'est pas l'étape cruciale. Il est beaucoup plus difficile d'enseigner au robot : Quel type de mouvement est nécessaire pour quelle partie de la surface ? Quelle doit être la vitesse du mouvement ? Quel est l'angle approprié ? Quelle est la bonne quantité de force ? »

Les gens apprennent ces choses par l'expérience et l'imitation. « Dans un atelier, quelqu'un peut regarder par-dessus l'épaule de l'apprenti et lui dire : Tu dois appuyer un peu plus fort sur ce bord étroit », explique Christian Hartl-Nesic, chef du groupe de robotique industrielle dans l'équipe d'Andreas Kugi. « Nous voulions trouver un moyen de permettre au robot d'apprendre d'une manière très similaire."

La version de démonstration d'une éponge de nettoyage

Un outil de nettoyage spécial a été développé à cette fin : une éponge de nettoyage équipée de capteurs de force et de marqueurs de suivi a été utilisée par des humains pour nettoyer à plusieurs reprises un évier - mais uniquement le bord avant. « Nous générons une grande quantité de données à partir de quelques démonstrations, qui sont ensuite traitées pour que le robot apprenne ce qu'est un bon nettoyage », explique Christian Hartl-Nesic.

Ce processus d'apprentissage est rendu possible par une stratégie innovante de traitement des données mise au point par l'équipe de recherche de la TU Wien. Elle combine plusieurs techniques existantes dans le domaine de l'apprentissage automatique : Les données de mesure sont d'abord traitées statistiquement et les résultats sont utilisés pour entraîner un réseau neuronal à apprendre des éléments de mouvement prédéfinis (appelés « primitives de mouvement »). Le bras du robot est ensuite commandé de manière optimale pour nettoyer la surface.

Cet algorithme d'apprentissage innovant permet au robot de nettoyer l'ensemble de l'évier ou d'autres objets à la surface complexe après l'entraînement, même s'il n'a été montré comment nettoyer qu'un seul bord de l'évier. « Le robot apprend qu'il faut tenir l'éponge différemment selon la forme de la surface, qu'il faut appliquer une force différente sur une zone étroitement incurvée et sur une surface plane », explique Christoph Unger, doctorant au sein du groupe de robotique industrielle.

La vision : tous les robots d'atelier apprennent ensemble

La technologie présentée s'applique à de nombreux processus, qu'il s'agisse de poncer des pièces de bois dans les menuiseries, de réparer et de polir les dommages causés par la peinture sur les carrosseries de véhicules ou de souder des pièces de tôle dans les ateliers de métallurgie. À l'avenir, le robot pourrait être placé sur une plate-forme mobile et servir d'assistant utile partout dans un atelier.

Ces robots pourraient même partager leurs connaissances avec d'autres robots. « Imaginons que de nombreux ateliers utilisent ces robots auto-apprenants pour poncer ou peindre des surfaces. Vous pourriez alors laisser les robots acquérir de l'expérience individuellement à l'aide de données locales. Cependant, tous les robots pourraient partager les paramètres qu'ils ont appris les uns avec les autres », explique Andreas Kugi. Les données privées - telles que la forme spécifique d'une pièce donnée - resteraient confidentielles, mais les principes de base essentiels seraient échangés afin d'améliorer les capacités de tous les robots. C'est ce qu'on appelle « l'apprentissage fédéré ».

De nombreux tests effectués à la TU Wien ont démontré la flexibilité du robot nettoyeur d'évier. Cette technologie fait déjà parler d'elle au niveau international : Lors de la conférence IROS 2024 (du 14 au 18 octobre 2024), qui compte plus de 3 500 articles scientifiques soumis, les travaux de la TU Wien ont reçu le « Best Application Paper Award » et ont donc été élus comme l'une des meilleures innovations de l'année.

https://www.tuwien.at/en/tu-wien/news/news-articles/news/roboter-lernt-waschbeckenputzen