Avec la croissance des achats en ligne, les entreprises s’intéressent particulièrement aux robots pouvant les aider dans la préparation de commande comme dans la manutention.

Je vous ai présenter son homologue Stretch de chez Boston Dynamics (voir l’article ici) qui permettait de transporter des cartons jusqu’à 23 kg dans les entrepôts.

Ce robot permettra aux entreprises de préparer les commandes en faisant le tri des objets avec une facilité déconcertante. Cela permettra aux entreprises de gagner du temps (et de l’argent) tout en permettant aux clients d’être livré dans les meilleurs délais.

Ambi Robotics, anciennement connu sous le nom d’Ambidextrous Laboratories, a levé 6,1 millions de dollars en fonds d’amorçage pour ses robots de saisie et son système d’exploitation qui reposent sur l’intelligence artificielle (IA) de type simulation-réalité. Cofondée par le grand Ken Goldberg, professeur à l’UC Berkeley, Ambi Robotics a déclaré qu’elle sortait du mode furtif, bien que ses travaux sur l’amélioration de la préhension robotique ne soient plus un secret depuis des années.

Ambi Robotics a deux produits phares. AmbiSort est un robot qui trie les boîtes, les sacs en polyéthylène et les enveloppes d’un flux d’entrée en vrac (goulottes, conteneurs et bacs) vers des conteneurs de destination (sacs postaux, conteneurs). Ambi Robotics affirme que le système fonctionne « plus de 50% plus vite que le travail manuel ». AmbiKit est un système robotique qui construit des kits uniques à partir de n’importe quel ensemble d’articles. La société a déclaré qu’elle pouvait être utilisée pour les boîtes d’abonnement, les kits médicaux, les coffrets cadeaux et les ensembles d’échantillons pour une variété d’industries, notamment les cosmétiques, l’alimentation et les boissons, les biens de consommation, les dispositifs médicaux, l’aérospatiale et l’automobile.

Les robots de la société sont modulaires, mais ils utilisent la préhension par aspiration. Voici comment fonctionne AmbiSort. Une caméra à détection de profondeur regarde d’abord dans un bac d’articles et analyse les objets. Après avoir déterminé la meilleure façon de saisir l’objet, le robot le saisit avec sa pince à succion, le présente à un scanner de codes-barres, puis le place dans un bac. Le système avertit ensuite un opérateur humain lorsqu’un bac est plein et prêt à être emballé.

Basé sur Dex-Net

Les robots de la société sont alimentés par son système d’exploitation propriétaire, AmbiOS, qui forme les robots en simulation et transfère ses avancées aux systèmes du monde réel. AmbiOS est basé sur le projet Dexterity-Network (Dex-Net) qui automatise la formation de réseaux neuronaux profonds pour améliorer la capacité d’un robot à saisir divers objets.

Dex-Net a été créé par des chercheurs de l’UC Berkeley, dont beaucoup travaillent maintenant chez Ambi Robotics. Les algorithmes de Dex-Net combinent la simulation de milliers de modèles d’objets 3D et de nuages de points synthétiques. Essentiellement, le réseau neuronal profond détermine des points de saisie robustes qui donnent aux robots les meilleures chances de réussir à saisir de nouveaux objets sans formation supplémentaire.

Dex-Net 4.0 a été lancé en janvier 2019 avec la possibilité d’entraîner des politiques pour une mâchoire parallèle et un préhenseur à ventouse sur 5 millions d’images de profondeur synthétiques, de saisies et de récompenses générées à partir de tas d’objets 3D. Avec un robot physique doté de deux pinces, la politique de l’époque a dégagé des bacs contenant jusqu’à 25 objets inédits avec une fiabilité supérieure à 95 %, à un rythme de plus de 300 saisies moyennes par heure.

« Pour répondre à la demande de la croissance stupéfiante des livraisons en ligne pendant le COVID-19, nos robots travaillent aux côtés des employés des entrepôts pour compenser leur charge de travail, réduire les blessures et améliorer la précision, l’efficacité et le débit », a déclaré Jeff Mahler, cofondateur d’Ambi Robotics. « Nos systèmes robotiques alimentés par l’IA sont conçus pour les opérations humaines et permettent aux travailleurs de donner le meilleur d’eux-mêmes, en tirant parti de notre technologie de simulation à la réalité pour prélever et trier les articles pendant que les travailleurs complètent l’emballage et traitent les exceptions. »

Mahler a précédemment déclaré à la publication de Robotics Business Review que l’équipe de Dex-Net a commencé à envisager la commercialisation de la technologie vers 2017, après la sortie de la version 2.0. En 2018, l’équipe a été invitée à faire une démonstration de la technologie à Amazon, et la réponse enthousiaste et positive du géant du commerce électronique a contribué à inspirer encore plus l’équipe.

« En utilisant notre approche unique de l’IA d’apprentissage profond basée sur le transfert de la simulation à la réalité, AmbiOS configure rapidement nos systèmes pour une variété de capteurs, de robots et de catégories de colis », a déclaré Goldberg. « Notre système de robot et de portique AmbiSort réalise de manière fiable un tri surhumain – permettant aux travailleurs humains de trier des centaines de milliers de colis commerciaux à une vitesse deux fois supérieure à celle du prélèvement manuel. »

Les entrepôts sont mûrs pour l’automatisation, et les systèmes robotiques jouent un rôle de rattrapage face à la croissance du commerce électronique. De nombreuses entreprises de robotique se concentrent sur l’utilisation de la manipulation pour améliorer divers processus au sein d’une opération de la chaîne d’approvisionnement. Nous en avons discuté lors d’une récente session de RoboBusiness Direct intitulée « Advances in Robotic Picking, Grasping and Manipulation ». Hier encore, Boston Dynamics a révélé son robot Stretch, un robot mobile de dépalettisation conçu pour décharger des camions et déplacer des boîtes dans un entrepôt. La clé du succès de Strecth sera sa capacité à manipuler une variété de colis.

Si vous souhaitez mettre les sous-titres des vidéos en français n’hésitez pas à suivre la manipulation comme expliqué dans l’article ci-dessous :

Un nouveau prototype de système robotique souterrain intelligent adapté aux environnements urbains

Quentin CLAUDEL

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Source The Robot Report

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