Un algorithme aide les robots à éviter les obstacles sur leur chemin

robot de livraison

Crédit : Pixabay/CC0 domaine public

Si vous avez déjà commandé un produit sur Amazon, il est probable qu’un robot sélectionne votre achat sur une étagère, lise le code-barres et le livre au comptoir pour l’emballage. Avec un peu de chance, il n’est pas entré en collision avec un travailleur humain au cours de son voyage et n’a pas perdu son chemin.

Les chances que cela se produise ont maintenant diminué, des chercheurs de l’Université d’Australie-Méridionale développant un algorithme pour aider les robots à éviter de heurter des humains et d’autres obstacles mobiles sur leur chemin.

Le professeur d’ingénierie mécatronique d’UniSA, le Dr Habib Habibullah, et ses collègues ont construit un modèle informatique qui garantit que les robots mobiles peuvent reconnaître et éviter les obstacles inattendus, en trouvant le chemin le plus rapide et le plus sûr vers leur destination.

Dans un nouvel article publié dans le Journal de la robotique de terrain, Le Dr Habibullah décrit comment son équipe a combiné les meilleurs éléments des algorithmes existants pour obtenir un TurtleBot sans collision, capable d’ajuster sa vitesse et ses angles de direction.

« Il existe deux types de stratégies de planification de trajectoire pour les robots mobiles, selon qu’ils sont utilisés dans des environnements fixes ou lorsqu’ils rencontrent des obstacles mobiles, tels que des humains ou des machines », explique le Dr Habibullah.

« Le premier est assez facile à programmer mais le second est plus difficile. »

Il existe plusieurs algorithmes sur le marché qui tentent de résoudre le problème des robots entrant en collision avec des objets en mouvement, mais aucun n’est infaillible.

Les chercheurs d’UniSA ont testé leur modèle par rapport à deux algorithmes courants d’évitement des collisions en ligne – l’approche de fenêtre dynamique (DWA) et le champ de potentiel artificiel (APF) – et ont découvert que le leur était un atout.

Dans une série de simulations dans neuf scénarios différents, ils ont comparé les taux de collision, le temps moyen jusqu’à destination et la vitesse moyenne du robot.

Dans chaque scénario, l’algorithme conçu par UniSA a aidé les robots à naviguer avec succès sur un chemin sans aucune collision. En comparaison, le modèle DWA n’était efficace qu’à 66 %, entrant en collision avec des objets dans trois des neuf simulations. Le modèle APF était également sans collision mais a mis plus de temps pour atteindre sa destination.

« Notre méthode proposée prenait parfois un chemin plus long, mais elle était plus rapide et plus sûre, évitant toutes les collisions. »

Le Dr Habibullah dit que leur algorithme pourrait être appliqué dans de nombreux environnements, y compris les entrepôts industriels où les robots sont couramment utilisés, pour la cueillette, l’emballage et la granulation de fruits robotisés, ainsi que pour les robots de restaurant qui livrent les aliments de la cuisine à la table.

L’algorithme conçu par UniSA peut ordonner au TurtleBot de s’arrêter, de faire demi-tour et même de changer de direction s’il rencontre quelque chose sur son chemin.

« Cela pourrait également être une solution potentielle pour les robots agricoles, par exemple les tondeuses à gazon autonomes, les robots au sol pour la surveillance des cultures et les robots de désherbage autonomes, où les enfants, les animaux domestiques et autres animaux sont souvent présents », explique le Dr Habibullah.

« Planification du chemin local pour les robots mobiles autonomes en intégrant une approche de fenêtre dynamique modifiée et une méthode de suivi de l’écart améliorée » est publié dans Journal de la robotique de terrain.


Une technique pour planifier les trajectoires de plusieurs robots dans des formations flexibles


Plus d’information:
Tagor Hossain et al, Planification de trajectoire locale pour les robots mobiles autonomes en intégrant une approche de fenêtre dynamique modifiée et une méthode de suivi amélioré améliorée, Journal de la robotique de terrain (2021). DOI : 10.1002 / rob.22055

Fourni par l’Université d’Australie du Sud

Citation: L’algorithme aide les robots à éviter les obstacles sur leur chemin (2022, 10 janvier) récupéré le 10 janvier 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-01-algorithm-robots-obstacles-path.html

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