Alors que les approches traditionnelles dans ce domaine utilisent une vision locale, classifiant la qualité potentielle d'une prise en fonction des données alentours dans l'image, le réseau proposé complète cette information en ajoutant la notion d'instances d'objets. d'un enchevêtrement de nombreux objets avec de forts recouvrements entre eux.
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L'utilisation d'une grande quantité de données diversifiées, plutôt que de quelques images seulement, permet au réseau d'être entrainé sur des situations plus variées, et ainsi de pouvoir gérer de plus nombreux cas différents.Dans un deuxième temps, les travaux présentés ici s'intéressent à la détection de prises au sein d'un vrac, i.e. Dans ce travail, nous construisons une très grande base de données d’images synthétiques annotées automatiquement par simulation physique, que nous utilisons ensuite pour entrainer notre réseau. Les précédents travaux de l'état de l'art utilisaient de faibles quantités de données annotées manuellement. Dans ce domaine, ce travail apporte deux contributions.Premièrement, nous proposons une nouvelle architecture de réseau de neurones permettant de prédire des positions de prises pour une pince à mors parallèles sur des images d'objets isolés. L'acquisition d'une telle quantité de données annotées représente cependant un obstacle pour la robotique.En collaboration avec Siléane, une entreprise de robotique industrielle française, l'objectif de ce travail est donc de développer des solutions pour l'apprentissage de la préhension robotique à travers les données simulées, disponibles en grandes quantités. Pour pallier à ce problème, il est possible d'utiliser des méthodes à base d'apprentissage automatique : à partir d'un grand nombre d'exemples d'images et de bonnes positions de prises, un réseau de neurones profond est capable d'apprendre à prédire des bonnes positions sur de nouvelles images. Cependant, ces approches nécessitent de régler de nombreux paramètres manuellement pour que les critères géométriques soient adaptés à la scène. Il est alors possible d'utiliser une approche géométrique pour détecter des opportunités de prises robotiques dans des images. Dans certains cas, les modèles ne sont pas disponibles.
Dans de tels cas, l'environnement ne peut pas être totalement contrôlé, et il est donc nécessaire de faire appel à des systèmes capables d'analyser leur environnement pour interagir avec eux.Pour ce faire, on ne peut pas toujours utiliser les modèles 3D des objets pour détecter la configuration des instances dans une scène. Avec une automatisation croissante de l'industrie, ces tâches se retrouvent aujourd'hui dans de nombreux domaines de l'industrie tels que l'automobile, le tri des déchets ou encore l'agro-alimentaire.
La maîtrise de la préhension robotique par un robot est nécessaire pour l'accomplissement de toutes les tâches nécessitant la manipulation d'un ou plusieurs objets.
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