KUKA Innovation Award 2021

Équipe Chorrobot (CHallenging bimanual Operations using Reactive ROBOT control) KU Leuven et Flanders Make@KU Leuven, Belgique

L'objectif de Chorrobot, de la Katholieke Universiteit Leuven (Belgique) et de Flanders Make@KU Leuven, est de tirer parti de l'intelligence artificielle pour améliorer la productivité des constructeurs automobiles et des petites et moyennes entreprises en facilitant et en accélérant le déploiement des tâches de manipulation bimanuelle des robots. Le concept permet aux utilisateurs sans grande expertise en robotique de démontrer certains aspects de la tâche et de spécifier intuitivement d'autres aspects via une interface utilisateur graphique. Cette approche facilite la mise en service de tâches bimanuelles difficiles - notamment les opérations d'assemblage sans fixations qui impliquent des éléments non rigides et non fixes - ainsi que les opérations d'inspection bimanuelle dans des environnements non structurés. 

Contact de l'équipe : Dr. Cristian Vergara

Équipe ARAS (Advanced Robot Assistance Solution) Université de technologie de Brandebourg Cottbus-Senftenberg, Allemagne

Des connaissances implicites au lieu de codes de programmation complexes : l'objectif de l'équipe de l'université technologique de Brandebourg Cottbus-Senftenberg est de programmer des robots intelligents à partir de séquences de fabrication manuelles. Les différentes étapes du processus sont enregistrées au moyen de gants de données innovants et reproduites sur le robot industriel à l'aide d'un système d'auto-apprentissage basé sur l'IA. L'opérateur n'a plus besoin de formuler explicitement la nature de la tâche et la manière dont le robot doit l'exécuter. Au lieu de cela, il accède aux connaissances implicites de l'opérateur pendant le processus de fabrication manuel. Une séquence de compétences correspondante est automatiquement générée à partir de ces informations, et le robot exécute sa tâche - sans avoir besoin d'écrire une seule ligne de code.

Contact de l'équipe : Marlon Lehmann

Team BlindGrasp - IISc & MIT, Inde & USA

Les humains peuvent souvent explorer facilement des espaces fermés avec leurs mains et ramasser des objets sans même les regarder. L'application de l'équipe internationale de chercheurs de l'Indian Institute of Science et du Massachusetts Institute of Technology des États-Unis vise à doter les robots de telles capacités. L'objectif est de permettre aux robots d'explorer, de reconnaître et de saisir des objets dans des environnements dépourvus de vision en utilisant le sens du toucher. À cette fin, l'équipe de BlindGrasp conçoit une nouvelle pince dotée de capacités de détection tactile qui recueille les informations de contact et de proximité. Ces données, associées aux capacités de détection de force du robot léger LBR iiwa de KUKA, sont utilisées par un agent d'apprentissage automatique pour apprendre des politiques de mouvement et ainsi explorer l'environnement et ramasser des objets en toute sécurité.

Contact de l'équipe : Achu Wilson

Équipe CHRIS (Collaborative Human-Robot Intelligent System) A*STAR Institute for Infocomm Research (I²R), Singapour

En particulier pendant la pandémie de COVID-19, les robots collaboratifs pourraient contribuer à réduire les interactions entre humains. Cependant, la configuration de ces machines pour un ensemble de tâches données demande encore beaucoup d'efforts. L'équipe de l'A*STAR Institute for Infocomm Research de Singapour développe une approche sans programmation qui tire parti des derniers développements en matière de capacités d'IA. Cette technologie permet une collaboration homme-robot plus naturelle et plus sûre. Elle permet au robot d'assister les opérateurs, notamment dans un environnement de fabrication à faible volume et à forte concentration. Le concept de l'équipe CHRIS comprend l'apprentissage intuitif des objets et des tâches, la compréhension des activités ainsi que la perception multimodale (vision, toucher et parole) et le raisonnement. 

Contact de l'équipe : Joo Hwee Lim

Equipe CRC (Cloud Remote Control) pour la production individualisée Université RWTH d'Aix-la-Chapelle & Recherche sur les robots dans l'architecture, Allemagne

La pandémie de COVID-19 et la distanciation sociale augmentent le recours au travail à distance. Cependant, l'impact des outils en ligne pour le secteur de la construction est limité. L'équipe CRC de la Chaire de production individualisée / Université RWTH d'Aix-la-Chapelle et Robots dans la recherche en architecture intègre donc la technologie d'automatisation dans la collaboration en ligne. Cloud Remote Control permet aux utilisateurs de faire fonctionner des robots, de surveiller les processus et d'adapter les parcours d'outils depuis le confort de leur domicile ou de leur bureau international. Cela accroît l'accessibilité à la production robotique mondiale, en ajoutant des couches de communication entre appareils Industrie 4.0 et d'intelligence artificielle à la planification des parcours. De cette façon, Cloud Remote Control donne aux équipes les moyens de rester à distance en toute sécurité tout en collaborant étroitement à la construction automatisée.

Contact de l'équipe : Ethan Kerber