Robot Learning

Les robots hors ligne préprogrammés sont conçus pour exécuter des tâches prédéfinies et un ensemble fixe d'instructions dans un environnement prédéterminé. Cela signifie qu'ils sont susceptibles d'éprouver des difficultés lorsqu'ils sont confrontés à un changement inattendu dans leur environnement.

Les robots généralistes pilotés par l'IA peuvent surmonter les limites des comportements préprogrammés des robots. Pour y parvenir, l'apprentissage des robots en simulation est nécessaire pour qu'ils puissent percevoir, planifier et agir de manière autonome dans des conditions dynamiques.

L'apprentissage permet aux robots d'acquérir et d'affiner de nouvelles capacités en utilisant des politiques robotiques pour améliorer leurs performances dans différentes situations. Ces politiques sont des ensembles de comportements appris, notamment la navigation, la manipulation adroite, la locomotion et bien d'autres, qui définissent la manière dont un robot doit prendre des décisions dans diverses situations.

Avantages de l'apprentissage des robots en simulation

Flexibilité et évolutivité

Itérez, affinez et déployez des politiques robotiques pour des situations réelles à l'aide de diverses sources de données : données collectées de votre robot réel et données synthétiques collectées en simulation pour tout type de robot, qu'il s'agisse de robots mobiles autonomes (AMR), de bras robotiques et de robots humanoïdes. L'approche basée sur la simulation vous permet également d'entraîner rapidement des centaines ou des milliers d'instances de robots en parallèle.

Développement accéléré des compétences

Entraînez les robots dans des environnements simulés pour qu'ils s'adaptent à de nouvelles variations de tâches sans qu'il soit nécessaire de reprogrammer le matériel du robot.

Environnements physiquement précis

Modélisez facilement des facteurs physiques comme les interactions entre objets (rigides ou déformables), la friction, etc., afin de réduire considérablement l'écart entre la simulation et la réalité.

Environnement d'essai sûr

Testez en toute sécurité des situations potentiellement dangereuses sans mettre en péril la sécurité des personnes ni endommager les équipements.

Réduction des coûts
Évitez le fardeau lié à la collecte de données réelles et aux coûts d'étiquetage en générant de grandes quantités de données synthétiques, en validant les politiques robotiques entraînées en simulation et en les déployant plus rapidement sur les robots.

Algorithmes d'apprentissage de robots

Les algorithmes d'apprentissage des robots, comme l'apprentissage par imitation ou l'apprentissage par renforcement, peuvent aider les robots à généraliser les compétences acquises, ce qui leur permet d'améliorer leurs performances dans des environnements nouveaux ou changeants. Il existe différentes techniques d'apprentissage, notamment :

• L'apprentissage par renforcement : approche par tâtonnements dans laquelle le robot reçoit une récompense ou une pénalité en fonction des actions qu'il entreprend.
• L'apprentissage par imitation : le robot peut apprendre à partir de démonstrations de tâches réalisées par des personnes.
• L'apprentissage supervisé : le robot peut être entraîné à l'aide de données étiquetées pour apprendre des tâches spécifiques.
• La politique de diffusion : le robot utilise des modèles génératifs pour créer et optimiser ses actions en fonction des résultats souhaités.
• L'apprentissage auto-supervisé : lorsque les ensembles de données étiquetées sont limités, les robots peuvent générer leurs propres étiquettes d'entraînement à partir de données non étiquetées afin d'extraire des informations significatives.