Grâce à la couleur, les robots peuvent désormais “voir” ce qu’ils touchent
Un nouveau capteur révolutionnaire améliore grandement le sens du toucher des robots humanoïdes tout en simplifiant son traitement. Il y parvient en s’aidant des couleurs. Explications.
Quand vous saisissez un œuf, vous savez instinctivement quelle pression maximale exercer pour le tenir sans le casser. De même, vous êtes capable de trouver une clé en particulier sur un trousseau sans le regarder, uniquement en sentant sa forme sous vos doigts. Ce genre de manipulations que l’être humain fait sans y penser est un casse-tête pour les robots. S’ils sont assez facilement capables de voir et comprendre leur environnement pour, par exemple, courir plus vite qu’un humain sur un semi-marathon, leur sens du toucher est moins performant.
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Aujourd’hui, on arrive à se rapprocher de la sensibilité tactile humaine. Cela nécessite généralement d’intégrer des milliers de capteurs de pression au bout des doigts des robots humanoïdes, tout en envoyant les signaux recueillis à une interface informatique complexe qui les interprétera. Pour simplifier ce processus, les équipes de l’Université Queen Mary à Londres ont mis au point un capteur d’un nouveau genre basé sur les couleurs.
La couleur pour aider les robots à mieux sentir ce qu’ils touchent
Ici, le capteur est intégré au matériau du robot, sa “peau” en quelque sorte, souple comme la nôtre. Quand un objet est saisi, le capteur produit des motifs colorés très marqués. Ils montrent là où le robot appuie, avec quelle force, et même la façon dont cela déforme sa “peau”. Les couleurs sont capturées par une caméra (un modèle USB basique suffit) et leur agencement permet au robot de comprendre ce qu’il touche. Sur l’illustration ci-dessous, on voit bien les différentes partie de la pièce de monnaie se colorer en fonction de la zone touchée.
Ce capteur d’un nouveau genre permettrait non seulement d’améliorer le sens du toucher robotique, mais surtout de le faire sans nécessiter des composants et infrastructures interprétatives complexes. Le tout en temps réel, comme les humains.
Source : Science Advances
