Robot Learning

Les robots préprogrammés fonctionnent à l'aide d'instructions fixes dans des environnements définis, ce qui limite leur adaptabilité face aux changements inattendus.

Les robots basés sur l'IA abordent ces limitations grâce à un apprentissage basé sur la simulation, ce qui leur permet de percevoir, de planifier et d'agir de manière autonome dans des conditions dynamiques. Grâce à l'apprentissage robotique, les utilisateurs peuvent acquérir et affiner de nouvelles compétences en utilisant des politiques apprises (ensembles de comportements pour la navigation, la manipulation, et bien plus encore) pour améliorer leurs prises de décision dans diverses situations.

Avantages de l'apprentissage des robot en simulation

Flexibilité et évolutivité

Itérez, affinez et déployez des politiques robotiques pour les scénarios réels à l'aide d'une variété de sources de données provenant de vos données réelles capturées par des robots et de vos données synthétiques en simulation. Cela fonctionne pour n'importe quelle forme de robot, telle que les robots mobiles autonomes (AMR), les bras robotiques et les 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 des compétences accéléré

Entraînez les robots dans des environnements simulés pour s'adapter aux nouvelles variations de tâches sans avoir besoin de reprogrammer le matériel robotique physique. 

Environnements physiquement précis

Modélisez facilement des facteurs physiques tels que les interactions avec les objets (rigides ou déformables), les frottements, etc., pour réduire considérablement l'écart entre la simulation et la réalité.  

Environnement de test sécurisé

Testez des scénarios potentiellement dangereux sans risquer la sécurité du personnel ni endommager l'équipement.

Réduction des coûts

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

Algorithmes d'apprentissage robotique

Les algorithmes d'apprentissage robotique, tels que l'apprentissage par imitation ou l'apprentissage par renforcement, peuvent aider les robots à généraliser les compétences acquises et à améliorer leurs performances lorsqu'ils changent ou expérimentent de nouveaux environnements. Il existe plusieurs techniques d'apprentissage, notamment :

• Apprentissage par renforcement : approche par essais et erreurs lors de laquelle le robot reçoit une récompense ou une pénalité en fonction des actions qu'il entreprend. 
• Apprentissage par imitation : le robot peut apprendre à partir de démonstrations humaines de tâches. 
• Apprentissage supervisé : le robot peut être entraîné à l'aide de données étiquetées pour apprendre des tâches spécifiques.
• Politique de diffusion : le robot utilise des modèles génératifs pour créer et optimiser ses actions pour obtenir les résultats souhaités.
• 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 pour extraire des informations significatives.