D'autres modèles utilisent des capteurs à plus faible résolution répartis sur le doigt, mais ceux-ci ne capturent pas autant de détails et nécessitent souvent plusieurs prises.

L'équipe du MIT a donc conçu un doigt robotique doté d'un squelette rigide recouvert d'une couche externe souple intégrant de multiples capteurs haute résolution sous sa « peau » transparente. Ces capteurs, qui utilisent une caméra et des LED pour recueillir des informations visuelles sur la forme d'un objet, assurent une détection continue sur toute la longueur du doigt. Chaque doigt capture simultanément une multitude de données sur différentes parties d'un objet.

Grâce à cette conception, les chercheurs ont créé une main robotique à trois doigts capable d'identifier des objets après une seule prise, avec une précision de 85 %. Le squelette rigide confère aux doigts la robustesse nécessaire pour soulever un objet lourd, comme une perceuse, tandis que la peau souple leur permet de saisir en toute sécurité un objet flexible, comme une bouteille en plastique vide, sans l'écraser.

Ces doigts à la fois souples et rigides pourraient s'avérer particulièrement utiles pour un robot d'assistance domestique conçu pour interagir avec les personnes âgées. Le robot pourrait ainsi soulever un objet lourd d'une étagère avec la même main qu'il utilise pour aider la personne âgée à se laver.

« La présence d'éléments à la fois souples et rigides est essentielle pour toute main, tout comme la capacité à effectuer une détection étendue sur une large zone, notamment si l'on souhaite réaliser des tâches de manipulation complexes, à l'instar de nos propres mains. Notre objectif était de combiner toutes les caractéristiques qui font la force de nos mains humaines dans un doigt robotique capable d'accomplir des tâches actuellement impossibles pour les autres doigts robotiques », explique Sandra Liu, étudiante en génie mécanique et co-auteure d'un article de recherche sur ce doigt robotique.

Elle a co-écrit cet article avec Leonardo Zamora Yañez, également étudiant en génie mécanique et premier co-auteur, sous la direction d'Edward Adelson, professeur titulaire de la chaire John et Dorothy Wilson en sciences de la vision au sein du département des sciences cognitives et du cerveau, et membre du Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL). Ces travaux seront présentés lors de la conférence RoboSoft.

Un doigt inspiré de l'humain :

ce doigt robotique est constitué d'un endosquelette rigide imprimé en 3D, placé dans un moule et recouvert d'une « peau » transparente en silicone. La fabrication du doigt dans un moule élimine le besoin de fixations ou d'adhésifs pour maintenir le silicone en place.

Les chercheurs ont conçu le moule avec une forme incurvée afin que les doigts robotiques soient légèrement courbés au repos, à l'instar des doigts humains.

« Le silicone se froisse lorsqu'on le plie. Nous avons donc pensé qu'en moulant le doigt dans cette position incurvée, la flexion pour saisir un objet induirait moins de plis. Les plis ont un avantage : ils permettent au doigt de glisser très facilement et en douceur sur les surfaces. Mais nous ne voulions pas de plis incontrôlables», explique Liu.

L'endosquelette de chaque doigt contient une paire de capteurs tactiles de haute précision, appelés capteurs GelSight, intégrés dans les parties supérieure et médiane, sous la peau transparente. Les capteurs sont positionnés de manière à ce que leurs champs de vision se chevauchent légèrement, assurant une détection continue sur toute la longueur du doigt.

Le capteur GelSight, basé sur une technologie novatrice du groupe Adelson, se compose d'une caméra et de trois LED de couleur. Lorsque le doigt saisit un objet, la caméra prend des images tandis que des LED colorées illuminent la peau de l'intérieur.

À partir des contours illuminés qui apparaissent sur la peau souple, un algorithme effectue des calculs rétrospectifs pour cartographier les contours de la surface de l'objet saisi. Les chercheurs ont entraîné un modèle d'apprentissage automatique à identifier les objets à partir des données brutes des images de la caméra.

Lors de l'amélioration du processus de fabrication du doigt, les chercheurs ont rencontré plusieurs obstacles.

Tout d'abord, le silicone a tendance à se décoller des surfaces avec le temps. Liu et ses collègues ont découvert qu'ils pouvaient limiter ce décollement en ajoutant de petites courbes le long des charnières entre les articulations de l'endosquelette.

Lorsque le doigt se plie, la force de flexion du silicone est répartie le long de ces petites courbes, réduisant ainsi les contraintes et empêchant le décollement. Ils ont également ajouté des plis au niveau des articulations afin que le silicone ne s'aplatisse pas autant lorsque le doigt se plie.

En résolvant les problèmes de leur conception, les chercheurs ont réalisé que les plis du silicone empêchent la peau de se déchirer.

« L’utilité des rides a été une découverte accidentelle de notre part. Lorsque nous les avons synthétisées à la surface, nous avons découvert qu’elles rendaient le doigt plus résistant que prévu », explique-t-il.

Prenez bien prise

Une fois la conception finalisée, les chercheurs ont construit une main robotique dotée de deux doigts disposés en Y et d'un troisième doigt faisant office de pouce opposable. La main capture six images lorsqu'elle saisit un objet (deux par doigt) et les transmet à un algorithme d'apprentissage automatique qui les utilise pour identifier l'objet.

Comme la main possède des capteurs tactiles sur tous les doigts, elle peut recueillir une grande quantité de données tactiles à partir d'une seule prise.

« Bien que nous ayons de nombreux capteurs dans nos doigts, l'ajout d'une paume munie de capteurs permettrait peut-être de mieux distinguer les objets tactiles », explique Liu.

À l'avenir, les chercheurs souhaitent également améliorer le matériel afin de réduire l'usure du silicone au fil du temps et ajouter davantage d'actionneurs au pouce pour qu'il puisse effectuer une plus grande variété de tâches.

Ce travail a été financé en partie par le Toyota Research Institute, l'Office of Naval Research et le projet SINTEF BIFROST.

Auteur : Adam Zewe, service de presse du MIT