Le processus traditionnel de récolte manuelle reste gourmand en main-d'œuvre, ce qui entraîne une augmentation des coûts dans les exploitations agricoles. Parallèlement, les robots entièrement automatisés sont confrontés à des problèmes de précision lorsqu'ils naviguent dans des environnements complexes. Des chercheurs chinois s'attaquent à ces problèmes en développant un nouveau modèle de robot de récolte axé sur la "collaboration homme-robot".
Une équipe de recherche, dirigée par le professeur associé Pei Wang de l'université du Sud-Ouest, a présenté un robot de récolte collaboratif contrôlé par le geste qui améliore l'efficacité de la cueillette des fruits grâce à une approche innovante. Cette technologie vise à améliorer la productivité des petits vergers en transition vers des systèmes intelligents.
La technologie de base exploite les forces des humains et des machines : Les humains sont capables d'identifier l'emplacement des fruits et de choisir les chemins de cueillette, tandis que les bras robotisés excellent dans les tâches répétitives et le contrôle de la force. Le système d'interaction à détection de mouvement de l'équipe utilise les données en temps réel d'un capteur Leap Motion pour capturer les mouvements de la main et guider le bras robotisé dans la bonne position. Ce système associe les compétences visuelles humaines à la précision mécanique des robots.
Des défis techniques ont été relevés pour assurer la précision du fonctionnement du bras robotique. L'équipe a notamment résolu les problèmes liés aux calculs de cinématique inverse, qui peuvent produire des solutions multiples conduisant à des mouvements erratiques. Une méthode de sélection en quatre étapes a été mise au point, comprenant des contrôles des interférences mécaniques, la vérification de la précision, l'évaluation de la rationalité du mouvement et l'optimisation de la fluidité de la trajectoire.
Contrairement aux robots traditionnels dépendant d'une caméra, le nouveau robot utilise la technologie de détection de mouvement avec le contrôleur Leap Motion, capable de capturer les mouvements de la main avec une résolution de 0,01 millimètre. Il maintient des performances stables sous un éclairage suboptimal ou lorsque le feuillage est occulté. Des algorithmes de filtrage intelligents atténuent les "données instables" dues aux tremblements de la main ou aux facteurs environnementaux, favorisant ainsi la fluidité des mouvements du bras.
L'équipe a efficacement cartographié l'espace d'interaction de Leap Motion sur la zone de travail du bras robotique, ce qui permet aux opérateurs de contrôler facilement le bras à l'intérieur d'une "boîte" virtuelle. Cette interface est intuitive, comme dans un jeu vidéo à détection de mouvement, et promet d'améliorer l'efficacité des vergers à petite échelle, même dans des environnements complexes.
Les tests ont montré un temps de réponse moyen du système de 74,4 millisecondes, avec un taux de précision de 96,7 % dans la reconnaissance des gestes. Après la formation, les opérateurs ont réduit le temps de cueillette d'un seul fruit de 8,3 secondes à 6,5 secondes, ce qui confirme l'adaptabilité du système aux terrains complexes et aux conditions variables des vergers.
Source : Food Technology & Manufacturing