L’UBC Okanagan (UBCO) se trouve à Kelowna, en Colombie-Britannique, province canadienne. Parmi ses chercheurs et chercheuses, ceux du Advanced Control and Intelligent Systems Laboratory travaillent au développement de systèmes permettant aux humains et aux robots d’interagir de manière sûre et efficace. Elle vient de mettre au point un système pour améliorer ces interactions.
Les robots industriels sont programmés pour optimiser la production en prenant en charge les opérations de fabrication, le soudage, la peinture, l’assemblage, la manutention, alors que les robots sociaux ne s’efforcent pas de remplacer l’humain. Au lieu de cela, ils sont conçus pour aider les humains dans les industries de services, généralement mobiles, légers et programmés pour fonctionner dans une variété d’environnements. La collaboration homme-robot (CHR) ou cobotique, est une branche de la robotique qui redéfinit la place du robot comme travaillant « avec » et non « à la place de » l’opérateur. Les humains vont être de plus en plus amenés à travailler avec les robots, dans un même espace et il est impératif de le sécuriser. La recherche en CRH dans l’industrie vise donc la sécurité des humains et des robots mais aussi la façon dont ils collaborent et, en outre, elle mesure le niveau d’autonomie et d’adaptabilité des robots pour les entraîner à diverses tâches.
L’école d’ingénierie de l’UBCO, selon les directives SAE pour les véhicules autonomes, a développé un système pour améliorer les interactions entre les personnes et les robots et a publié cette étude récemment. Elle s’intitule : « Une enquête sur les stratégies d’apprentissage des robots pour la collaboration homme-robot en milieu industriel ».
Debasita Mukherjee, doctorante et auteure principale de l’étude a déclaré :
« La façon dont les gens interagissent en toute sécurité avec les robots est à la pointe de la recherche actuelle liée à l’automatisation et à la fabrication »
Elle poursuit :
« Il est extrêmement important que les robots de fabrication effectuent leurs tâches de la manière la plus sûre et la plus efficace possible.Afin de rendre ces machines automatisées aussi intelligentes que possible, nous développons des systèmes qui perçoivent leur environnement et exécutent des tâches de la même manière que leurs partenaires humains. »
Pour une CHR réussie en milieu industriel, les robots doivent être intelligents et mobiles, mais aussi avoir conscience de leur environnement et du collaborateur humain. Pour Debasita Mukherjee, «s’adapter à l’incertitude dans un environnement industriel est le plus grand obstacle». Lors de la recherche, elle introduit certaines règles d’interactions entre les humains et les robots en milieu industriel et teste leur efficacité. Elle explique :
« L’augmentation des niveaux d’automatisation est normalisée et acceptée par l’industrie automobile, mais d’autres environnements industriels, bien que relativement statiques, n’ont pas les mêmes normes. À l’avenir, non seulement les systèmes automatisés industriels continueront d’utiliser des capteurs pour permettre une perception et une communication similaires aux capacités humaines, mais ils s’adapteront et communiqueront également en temps réel avec leur environnement. »
Pour développer ces systèmes, les auteurs de l’étude ont utilisé l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour guider les machines. Ils présentent les différentes méthodologies d’apprentissage automatique (ML) et leurs applications industrielles pour les robots collaboratifs adaptables.
L’objectif de la recherche est «d’atteindre la dynamique d’équipe transparente et la fluidité de communication d’une équipe entièrement humaine tout en utilisant des robots».
