L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la robotique redéfinit rapidement les environnements industriels. L’IA transforme l’automatisation traditionnelle en systèmes dynamiques et adaptatifs, capables d’apprendre et de prendre des décisions éclairées. Des robots mobiles autonomes (AMR) qui opèrent dans les entrepôts jusqu’aux bras robotiques qui optimisent les chaînes d’assemblage (voir figure 1), l’IA apporte aux machines des capacités qui s’étendent bien au-delà des simples routines prédéfinies en leur permettant d’interagir intelligemment avec leur environnement. Cette avancée majeure repose toutefois sur un élément clé : la perception environnementale. Pour être efficace, une IA intégrée à une plateforme robotique doit pouvoir s’appuyer sur des données relatives précises et en temps réel sur le monde physique. Sans perception de haute qualité, même les algorithmes les plus avancés se montrent inefficaces.
Cet article explore la relation symbiotique entre les technologies de perception et l’IA en robotique, en mettant en avant le rôle central des capteurs et de l’intelligence embarquée dans l’amélioration des performances des machines. Il examine également les complexités techniques liées à la construction de robots guidés par la perception et conclut par la présentation de plusieurs solutions matérielles spécifiques, déjà disponibles chez Mouser Electronics, qui soutiennent le développement de la prochaine génération de machines intelligentes.
IA et perception : un point de convergence déterminant pour la robotique
Les technologies de perception sont essentielles au développement et au fonctionnement des robots intelligents avec IA embarquée. Elles leur permettent de recueillir des informations critiques sur leur environnement. Ces informations servent ensuite aux algorithmes d’IA à prendre des décisions, s’adapter aux changements et exécuter des tâches complexes. Avec l’aide de divers outils, comme des capteurs de vision, des centrales inertielles et des systèmes lidar, les robots sont capables de construire une conscience situationnelle et de naviguer dans leur environnement avec précision.
Une perception précise de l’environnement n’est pas seulement une condition essentielle au fonctionnement en temps réel, c’est aussi un élément clé de l’entraînement de l’IA (voir figure 2). Les modèles d’apprentissage automatique (ML, machine learning) ont besoin de vastes quantités de données de haute précision pour apprendre des motifs (patterns), faire des prédictions et transposer leurs apprentissages à divers scénarios. Des données d’entrée incohérentes ou de mauvaise qualité compromettent le bon fonctionnement de l’IA en situation réelle. Inversement, des données issues de capteurs robustes permettent aux systèmes d’IA d’affiner leurs réponses, de détecter des anomalies et d’effectuer de façon fiable des tâches telles que la maintenance prédictive ou la commande adaptative.
La perception jette un pont entre les domaines physique et numérique. Grâce au retour d’information des capteurs, les robots sont capables de surveiller en permanence leurs propres actions et de corriger le tir si nécessaire. Cette boucle de rétroaction améliore l’apprentissage et offre aux robots davantage de réactivité dans des environnements dynamiques. En résumé, ces systèmes n’ont pas la science infuse : leur intelligence dépend fortement de la qualité des données de perception fournies.
Robotique pilotée par la perception : défis techniques et facteurs de conception
La valeur ajoutée des technologies de perception est évidente, mais leur intégration dans les plateformes robotiques se heurte à plusieurs défis techniques majeurs. La première de ces difficultés est d’obtenir l’assurance que les données provenant de plusieurs capteurs sont correctement calibrées et synchronisées. Cette tâche est d’autant plus compliquée que des conditions environnementales variables, comme l’éclairage, la température et la réflectivité des surfaces, peuvent avoir une incidence sur les mesures des capteurs et la stabilité du système.
Les ingénieurs doivent également réfléchir à la manière de rendre les systèmes de perception évolutifs et applicables à différentes plateformes robotiques. Des solutions efficaces en environnement contrôlé peuvent se révéler inadaptées une fois déployées sur le terrain, où l’imprévisibilité est la règle. C’est pourquoi l’évolutivité doit aller de pair avec la fiabilité. Or, cela nécessite une gestion rigoureuse des erreurs, une certaine tolérance aux pannes et une certaine adaptabilité aux systèmes matériels et logiciels.
À cela s’ajoute le besoin de faible latence et de réactivité en temps réel qui pèse sur l’architecture système. Par ailleurs, le traitement centralisé dans le cloud s’avère souvent incapable d’offrir la vitesse requise pour autoriser la prise de décisions instantanée. Tous ces défis ont favorisé le recours à l’edge computing (traitement en périphérie de réseau), qui utilise des microcontrôleurs (MCU) et des processeurs haute performance directement implantés sur le dispositif pour gérer les charges de travail de perception et d’IA. Ces composants doivent dès lors être suffisamment efficaces pour fonctionner dans les limites de puissance et de température propres à ce type d’environnement, tout en étant assez puissants pour prendre en charge la fusion complexe des capteurs et l’inférence IA.
La réussite de l’intégration des technologies de perception tient à l’étroite coopération entre conception matérielle et logicielle (voir figure 3). Le développement des interfaces de capteurs, des chemins de données et des modèles d’apprentissage automatique doit s’effectuer en concertation afin de réduire à un minimum les goulots d’étranglement et d’optimiser la réactivité. Les outils de développement et les conceptions de référence fournis par les fabricants contribuent à accélérer ce processus en mettant à la disposition des ingénieurs des plateformes validées sur lesquelles prototyper et affiner leurs conceptions.
Matériel innovant au service de la perception robotique
Mouser propose une gamme de composants qui aident les ingénieurs à répondre aux exigences d’une robotique fondée sur une perception avancée. Les produits suivants fournissent des données fiables en temps réel et permettent le traitement de données par IA en périphérie pour des systèmes robotiques plus intelligents et plus performants.
La gamme de microcontrôleurs (MCU) de STMicroelectronics illustre parfaitement comment la puissance de traitement embarquée permet la perception robotique de nouvelle génération. Ces MCU associent des performances de traitement à haute vitesse à une accélération IA intégrée. Ils sont de fait particulièrement adaptés pour traiter des flux de données issus de plusieurs capteurs, tout en exécutant localement des modèles d’apprentissage automatique. La famille de MCU STM32N6 intègre des cœurs Arm® Cortex®-M optimisés grâce à la technologie de traitement vectoriel Helium. Ces cœurs permettent un traitement numérique efficace du signal, ce qui s’avère essentiel pour les tâches de perception. Les STM32N6 intègrent également une unité de traitement neuronal dédiée développée en interne, le ST Neural-ART Accelerator, qui autorise une inférence IA en périphérie économe en énergie.
Pour accélérer les phases de développement et d’intégration, STMicroelectronics propose également le kit STM32N6570 DK. Cette plateforme de développement fournit aux ingénieurs un écosystème étendu d’outils et de bibliothèques pour faciliter la mise en œuvre de projets d’IA. Elle simplifie le déploiement de systèmes de perception dotés d’IA et permet un prototypage fluide d’applications robotiques.
Outre la perception de l’environnement, la connaissance de l’état interne est essentielle pour assurer le contrôle et la stabilité des systèmes robotiques. Cela n’a pas échappé au fabricant Murata, qui propose un gyroscope compact conçu pour capturer des données de mouvement et d’orientation précises. Ce composant s’avère indispensable pour mettre en œuvre des systèmes de commande en boucle fermée et assurer une navigation précise, en particulier pour les robots mobiles.
La carte capteur SCH16T-K01 élargit les possibilités de développement en fournissant une plateforme calibrée en usine qui simplifie l’intégration. Les ingénieurs bénéficient ainsi de temps de configuration réduits et d'une cohérence accrue de leurs entrées capteurs. Cette carte permet des itérations plus rapides et assure des performances robotiques fiables, en particulier dans les scénarios nécessitant une surveillance continue de la dynamique interne.
S’agissant de la cartographie environnementale externe, le LightWare offre des performances exceptionnelles dans un format compact. Petit et léger, ce module de balayage lidar est tout indiqué pour les plateformes robotiques où l’espace et le poids sont limités. Malgré sa taille réduite, il est capable d’effectuer des balayages lidar haute résolution pour la détection d’obstacles et la production de cartographies spatiales précises.
Le modèle SF45-B permet aux systèmes robotiques de naviguer dans des environnements imprévisibles en fournissant des mesures de distance précises et des profils de surface détaillés. Fiable quelles que soient les conditions d’éclairage ou météorologiques, ce modèle convient parfaitement aux applications extérieures et mobiles. Ce module permet aux ingénieurs d’ajouter aux robots une fonction essentielle de perception externe, renforçant ainsi leur sécurité et leur autonomie sans complexifier inutilement la conception.
Toutes ces solutions matérielles fournissent aux ingénieurs les moyens d’intégrer des fonctions de perception avancées dans des systèmes robotiques déployés en environnement réel. Chaque composant joue un rôle distinct mais interconnecté pour donner naissance à des machines plus intelligentes et dotées d’une perception accrue.
La robotique intelligente, c’est d’abord voir clair
L’intelligence des robots dotés d’IA ne repose pas seulement sur des algorithmes avancés, mais aussi sur la précision et la cohérence des technologies de perception, qui leur permettent de comprendre leur environnement et d’interagir efficacement avec lui. Des gyroscopes internes au lidar externe en passant par les microcontrôleurs compatibles avec l’IA, la réussite d’un système robotique repose sur le choix du bon matériel.
Concevoir des systèmes robotiques pilotés par la perception suppose de relever des défis complexes, notamment le traitement des données en temps réel, la fusion fiable des capteurs et le traitement des données en périphérie de réseau. Grâce à des outils de développement robustes et à des composants conçus avec soin – comme ceux proposés par Mouser – les ingénieurs peuvent relever ces défis et accroître l’autonomie et l’intelligence de leurs machines.
À mesure que le domaine évolue, la perception demeure au centre de l’innovation robotique : elle stimule le progrès, façonne les capacités et dessine la prochaine frontière de l’intelligence machine.
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