Les robots détectent le toucher humain à l’aide de la caméra et des ombres –

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  • Les robots mous peuvent ne pas être en contact avec les sentiments humains, mais ils sont de mieux en mieux à ressentir le contact humain.

    Les chercheurs de l’Université Cornell ont créé une méthode peu coûteuse permettant aux robots souples et déformables de détecter une gamme d’interactions physiques, des tapotements aux coups de poing en passant par les câlins, sans dépendre du tout du toucher. Au lieu de cela, une caméra USB située à l’intérieur du robot capture les mouvements d’ombre des gestes de la main sur la peau du robot et les classe avec un logiciel d’apprentissage automatique.

    L’article du groupe, «ShadowSense: Détecter le contact humain dans un robot social à l’aide de la classification d’images d’ombre», publié dans le Actes de l’Association for Computing Machinery on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies. L’auteur principal de l’article est l’étudiant au doctorat, Yuhan Hu.

    La nouvelle technologie ShadowSense est le dernier projet du Human-Robot Collaboration and Companionship Lab, dirigé par l’auteur principal de l’article, Guy Hoffman, professeur agrégé à la Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering.

    La technologie est née dans le cadre d’un effort visant à développer des robots gonflables qui pourraient guider les gens vers la sécurité lors d’évacuations d’urgence. Un tel robot devrait être capable de communiquer avec les humains dans des conditions et des environnements extrêmes. Imaginez un robot conduisant physiquement quelqu’un dans un couloir bruyant et enfumé en détectant la pression de la main de la personne.

    Plutôt que d’installer un grand nombre de capteurs de contact – ce qui ajouterait du poids et un câblage complexe au robot, et serait difficile à intégrer dans une peau déformée – l’équipe a adopté une approche contre-intuitive. Afin d’évaluer le toucher, ils ont regardé à vue.

    «En plaçant une caméra à l’intérieur du robot, nous pouvons déduire comment la personne la touche et quelle est l’intention de la personne simplement en regardant les images d’ombre», a déclaré Hu. “Nous pensons qu’il y a là un potentiel intéressant, car il y a beaucoup de robots sociaux qui ne sont pas capables de détecter les gestes tactiles.”

    Le robot prototype se compose d’une vessie gonflable souple en peau de nylon tendue autour d’un squelette cylindrique, d’environ quatre pieds de hauteur, qui est montée sur une base mobile. Sous la peau du robot se trouve une caméra USB, qui se connecte à un ordinateur portable. Les chercheurs ont développé un algorithme basé sur un réseau neuronal qui utilise des données d’entraînement précédemment enregistrées pour distinguer six gestes tactiles – toucher avec une paume, poinçonner, toucher avec deux mains, étreindre, pointer et ne pas toucher du tout – avec une précision de 87,5 à 96%, selon l’éclairage.

    Le robot peut être programmé pour répondre à certaines touches et gestes, tels que rouler ou émettre un message via un haut-parleur. Et la peau du robot a le potentiel de se transformer en écran interactif.

    En collectant suffisamment de données, un robot pourrait être formé à reconnaître un vocabulaire d’interactions encore plus large, personnalisé pour s’adapter à la tâche du robot, a déclaré Hu.

    Le robot n’a même pas besoin d’être un robot. La technologie ShadowSense peut être incorporée dans d’autres matériaux, tels que des ballons, en les transformant en appareils tactiles.

    En plus d’apporter une solution simple à un défi technique compliqué, et de rendre les robots plus conviviaux au démarrage, ShadowSense offre un confort de plus en plus rare en ces temps de haute technologie: la confidentialité.

    “Si le robot ne peut vous voir que sous la forme de votre ombre, il peut détecter ce que vous faites sans prendre des images haute fidélité de votre apparence”, a déclaré Hu. “Cela vous donne un filtre et une protection physiques, et vous procure un confort psychologique.”

    La recherche a été soutenue par la National Science Foundation’s National Robotic Initiative.

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par L’Université de Cornell. Original écrit par David Nutt. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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