La révolution de la « Vision Active » : comment les robots apprennent à « ouvrir les yeux et voir le monde »

Imaginez chercher une clé sur un bureau encombré. Au lieu de fixer un seul endroit, vous balayez rapidement du regard, bougez et ajustez votre angle. Cette action représente la vision active, essentielle pour parvenir à la coordination main-œil chez les robots.

La nature de la vision active

La nature a perfectionné des systèmes visuels efficaces sur des centaines de millions d’années. Du balayage rapide des yeux composés d’un insecte à la mise au point précise d’un faucon, chaque organisme ajuste dynamiquement sa perception pour acquérir des informations précieuses avec une consommation d’énergie minimale.

Cependant, de nombreux robots modernes souffrent d’une perception limitée, reposant sur des capteurs fixes et des modèles passifs qui compliquent l’intégration et l’efficacité.

Les robots doivent évoluer de la simple « vue » à « l’observation ». Cette transition implique d’explorer activement leur environnement, de se concentrer sur les détails cruciaux et de surmonter les limites. C’est cette capacité qui ouvre la voie à la prochaine génération de robots.

La nécessité de comprendre

À mesure que les robots s’immiscent dans des secteurs comme la livraison, la fabrication et l’automatisation domestique, un obstacle crucial demeure : une perception efficace dans des environnements complexes et dynamiques.

Les solutions traditionnelles reposent souvent sur des caméras passives, ce qui pose des problèmes d’occlusions et de points de vue limités. Les robots doivent avoir la capacité de contrôler activement leurs organes sensoriels grâce à la technologie pour optimiser l’acquisition d’informations. Cela ressemble à la façon dont les humains tournent la tête et les yeux pour une vision plus claire.

En ajustant dynamiquement les paramètres des capteurs ou en utilisant la mobilité, les robots peuvent améliorer l’efficacité de leur perception. L’intégration de données multimodales et d’algorithmes d’intelligence artificielle leur permet de « penser activement ».

Faire progresser la vision active

Malgré les avancées dans la recherche sur la vision active, la mise en œuvre pratique a été freinée par la complexité de l’intégration des capteurs et du développement logiciel.

L’industrie robotique passe actuellement de l’ajout de matériel à l’utilisation d’une fusion intelligente des capteurs — exploitant des technologies comme le LiDAR et les caméras, augmentées par des algorithmes d’intelligence artificielle en temps réel.

Une étude convaincante, intitulée Active Vision Might Be All You Need: Exploring Active Vision in Bimanual Robotic Manipulation, met en avant les avantages des ajustements dynamiques du point de vue pour améliorer l’exécution des tâches.

Les chercheurs ont présenté un système robotique bimanuel appelé AV-ALOHA. Équipé d’un bras robotique à 7 degrés de liberté et d’une caméra à vision active, il permet un contrôle intuitif du point de vue de la caméra en temps réel. Cependant, ajouter des bras robotiques supplémentaires n’est pas la solution ultime pour une perception plus active.

Présentation du RoboSense AC1

La dernière offre de RoboSense, la Caméra Active AC1, révolutionne le matériel de vision robotique. Contrairement aux configurations traditionnelles qui accumulent les capteurs, l’AC1 présente un design intégré qui fusionne les données de profondeur, de couleur et de mouvement-posture, surmontant efficacement les goulots d’étranglement techniques courants des caméras classiques.

Supériorité technique de l’AC1

• Champ de vision ultra-large : 120° × 60°, offrant une couverture étendue.
• Portée maximale : 70 mètres, avec une précision de 3 cm @1σ.
• Fonctionnement à la lumière du soleil : fonctionne parfaitement en conditions lumineuses, capable de navigation en extérieur comme en intérieur.

L’expertise de RoboSense en technologie LiDAR soutient cette capacité, facilitant une intégration matérielle supérieure entre les technologies de capteurs.

Simplification du développement

Les développeurs peinent souvent avec les complexités de l’étalonnage multi-capteurs. L’AC1 réduit cette contrainte en fournissant des flux de données multimodales fusionnées, accélérant le cycle de développement et réduisant les coûts.

L’écosystème prêt pour l’IA qui accompagne l’AC1 comprend une suite complète d’outils, AC Studio, qui offre des SDK open source et des algorithmes fondamentaux. Cette configuration permet aux développeurs de se concentrer sur des applications innovantes plutôt que sur l’architecture logicielle de base.

Transformer la perception robotique

Les technologies dominantes actuelles en vision robotique (caméras traditionnelles, vision binoculaire, lumière structurée et solutions iToF) présentent des limites importantes — notamment leur dépendance à la lumière ambiante, des imprécisions dans la mesure des distances et les complications dues à un déploiement excessif de capteurs.

En surmontant ces défis, l’AC1 établit une nouvelle norme pour la vision active. Il permet aux développeurs de réduire les débogages, d’optimiser les fonctions du robot et de passer des problèmes théoriques aux solutions pratiques.

Perspectives d’avenir

RoboSense bénéficie d’une large portée — plus de 2 800 clients en robotique et des partenariats avec des acteurs majeurs — ce qui lui permet de redéfinir le paysage de la perception robotique. La combinaison AC1 + prêt pour l’IA constitue une alternative convaincante aux concurrents établis comme Intel RealSense.

Alors que RoboSense continue d’améliorer ses offres, l’écosystème prêt pour l’IA détient un potentiel immense pour des applications évolutives allant de la conduite autonome à la robotique industrielle. Son objectif de démocratiser la perception avancée est la clé pour permettre aux innovateurs de tous niveaux de créer des robots dotés d’une intelligence visuelle sophistiquée.

En conclusion, grâce à un matériel innovant et un cadre de développement solide, RoboSense ne fournit pas seulement des produits, mais établit un nouveau paradigme alliant ouverture, collaboration et intelligence dans la quête d’une perception robotique supérieure. Cette révolution représente une étape majeure vers la généralisation de la robotique avancée dans divers secteurs.