L’entreprise West Japan Railways utilise un robot humanoïde géant pour entretenir les voies ferrées et effectuer d'autres tâches critiques. L’objectif : protéger le personnel contre les chutes et combler les pénuries de main d’œuvre dans un pays vieillissant. Le tableau ravive le débat sur les tentatives de mise à contribution des robots dans divers secteurs de la société.Jinki Ittai Co, un développeur de technologies robotiques, et Nippon Signal Co, une entreprise spécialisée dans les technologies de l'information et l'électricité dans les infrastructures, ont développé conjointement la machine. Son opérateur, assis dans un cockpit sur le camion, voit à travers les yeux du robot grâce à des caméras et actionne à distance ses puissants membres et mains. Avec une portée verticale de 12 mètres, la machine peut utiliser divers accessoires afin de porter des objets pesant jusqu'à 40 kg, tenir un pinceau pour peindre ou utiliser une tronçonneuse.
Cette machine devrait permettre aux personnes de tous les sexes et de tous les âges de travailler à l'entretien des chemins de fer. La mécanisation contribue à l'objectif d'élimination des accidents du travail dus à des chocs électriques ou des chutes, et permet en sus d'améliorer la sécurité.
L’initiative n’est pas sans faire penser à l’utilisation de chiens-robots pour perquisitionner les laboratoires de drogue. C’est la vie humaine qui est protégée en mettant à contribution des kits matériels - à la présentation visuelle similaire à celle d’un chien sur pattes – programmables via une API fournie par le constructeur Boston Dynamics.
Ce type de mise en œuvre desdits robots consiste en général en de la détection et suivi d’objets. Dans ce cas, il y a collecte des images provenant de deux caméras avant et effectue une détection d’objet sur une classe spécifiée. Cette détection utilise Tensorflow via le tensorflow_object_detector. Il accepte n'importe quel modèle Tensorflow et permet au développeur de spécifier un sous-ensemble de classes de détection incluses dans le modèle. Il effectue cet ensemble d'opérations pour un nombre prédéfini d'itérations, en bloquant pendant une durée prédéfinie entre chaque itération. L'application détermine ensuite l'emplacement de la détection la plus fiable de la classe spécifiée et se dirige vers l'objet.
L’application est organisée en trois ensembles de processus Python communiquant avec le robot Spot. Le diagramme des processus est illustré ci-dessous. Le processus principal communique avec le robot Spot via GRPC et reçoit constamment des images. Ces images sont poussées dans la RAW_IMAGES_QUEUE et lues par les processus Tensorflow. Ces processus détectent des objets dans les images et poussent l'emplacement dans PROCESSED_BOXES_QUEUE. Le thread principal détermine alors l'emplacement de l'objet et envoie des commandes au robot pour qu'il se dirige vers l'objet....
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Envoyé par tatayo
). On est clairement pas actif dans le même monde: Il y a les vrais ingénieurs qui font appel à de l'informatique comme outils et il y a les bidouilleurs en informatique qui se disent "ingénieur"... Deux termes identiques qui ne décrivent clairement pas le même métier!