Mutual capacitance tactile sensor design and sim-to-real bridging for robotic grasping

Résumé

L’aptitude tactile des êtres humains est remarquable et elle est cruciale pour une multitude de tâches de la vie réelle. Transférer cette capacité exceptionnelle aux robots présente un grand potentiel dans diverses applications, en particulier dans des environnements dynamiques et inconnus où la vision par ordinateur n’est pas pratique. En conséquence, l’objectif de ce projet est de créer un capteur tactile économique capable de recouvrir entièrement un préhenseur robotique anthropomorphe et de tester sa fonctionnalité en évaluant sa capacité à représenter des formes primitives sous forme de nuages de points dans l’espace en 3D et à discerner ces formes. Ce projet représente une première étape vers la libération du potentiel futur permettant à un manipulateur robotique de fouiller dans des environnements encombrés, même en cas de capacités de vision par ordinateur limitées ou inexistantes. De plus, nous avons recréé la fonctionnalité du capteur dans un environnement de simulation pour reproduire des données tactiles synthétiques proches de celles générées dans la vie réelle pour une formation efficace des futurs modèles d’IA (Intelligence artificielle). Les modèles d’IA contemporains et à venir requièrent des larges ensembles de données pour un entraînement adéquat, et les simulations peuvent exploiter la puissance de la programmation parallèle, entre autres outils, pour accélérer et rationaliser le processus de génération de ces ensembles de données, améliorant ainsi son efficacité. Après la conception du capteur tactile, nous l’avons monté sur un poste de travail robotique réel pour effectuer des expériences de préhension et de reconnaissance des formes. De plus, une réplique du système robotique a été utilisée en simulation pour générer des données tactiles synthétiques. Minimiser l’écart entre la simulation et la réalité est un objectif primordial garantissant que les données tactiles synthétiques générées reflètent étroitement les interactions du monde réel. Le capteur développé a réussi à capturer avec succès les formes de certains objets primitifs et à les discerner aussi bien en simulation qu’en réalité, et l’écart initial entre la simulation et la réalité a été considérablement réduit. En résumé, nous avons développé un capteur tactile économique qui peut être intégré aux systèmes robotiques pour la reconnaissance des formes sans dépendre de la vision, et nous avons élaboré un cadre de simulation permettant de générer efficacement des données tactiles synthétiques réalistes qui pourront être utilisées pour former des algorithmes d’intelligence artificielle à l’avenir. Cependant, certaines modifications doivent être apportées pour améliorer la fiabilité et les performances du capteur tant en situation réelle qu’en simulation.

Date	21 déc. 2023
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Jean-Philippe Roberge (Directeur(-trice))