L'écart entre une démonstration de robot et un robot qui fonctionne vraiment

Points clés

• Burro, une entreprise de robotique agricole basée à Philadelphie, a effectué sa première démonstration sur le terrain en 2018 et a passé des années à apprendre l'écart entre cette démonstration et le déploiement dans le monde réel.
• Les robots d'extérieur font face à des variations de température allant de bien au-dessous du point de congélation à 120 degrés Fahrenheit, à des conditions d'éclairage changeantes et à un terrain qui se modifie quotidiennement.
• Le cofondateur de Burro, Vibhor Sood, affirme que le domaine de recherche manquant est la localisation sans infrastructure : permettre à un robot de connaître sa position exacte et ce qui l'entoure, sans GPS ni points de référence fixes.
• Chaque défaillance dans le monde réel qu'un robot Burro subit à un endroit se répercute sur l'ensemble du système et rend chaque autre unité de la flotte plus fiable.

Un robot qui fonctionne lors d'une démonstration et un robot qui fonctionne un matin de novembre pluvieux ne sont pas la même machine. Burro, une entreprise de robotique agricole basée à Philadelphie, l'a appris à ses dépens, et le cofondateur Vibhor Sood a expliqué précisément pourquoi dans un article d'abord rapporté par The Robot Report.

Burro fabrique des robots autonomes pour les environnements agricoles extérieurs, des machines capables de transporter des charges, de tondre et de patrouiller dans les champs sans aucune infrastructure fixe comme des tours GPS ou un éclairage contrôlé. L'entreprise a effectué sa première démonstration en 2018. Cela s'est bien déroulé. Ensuite, le vrai travail a commencé.

Le problème est ce que Sood appelle le piège de la démonstration. Une démonstration est construite pour un scénario optimal : conditions contrôlées, public préparé, fenêtre de temps courte. Le déploiement réel signifie une lumière plate, un sol mouillé, des ouvriers s'approchant sous des angles inattendus, et des opérations dans des lieux que le robot n'a jamais visités. Selon Sood, la plupart des entreprises de robotique consacrent trop de temps à l'optimisation pour la démonstration tandis que le problème de déploiement plus difficile reste non résolu.

Burro n'avait pas le luxe d'attendre. Les environnements agricoles ne se plient pas aux préférences d'une machine. Les ouvriers agricoles n'allaient pas changer la façon dont ils se déplaçaient dans les champs pour aider un robot à s'adapter. L'entreprise a dû affronter les défaillances du monde réel tôt et en tirer rapidement des leçons.

Pourquoi la robotique d'extérieur échoue-t-elle là où la robotique d'intérieur réussit ?

Les robots d'intérieur opèrent dans des espaces contrôlés : éclairage fixe, sols plats, mouvements prévisibles. Un entrepôt ne change pas de forme du jour au lendemain. Un chantier de construction, oui. Un yard portuaire fonctionne vingt-quatre heures sur vingt-quatre, mélangeant des véhicules lourds avec un trafic humain imprévisible. Une rangée de champ ressemble complètement différente à l'aube par rapport au crépuscule, en été par rapport à l'hiver, dans la poussière par rapport à la boue.

L'argument central de Sood est qu'aucune quantité de simulation, aussi détaillée soit-elle, ne résout ce problème. On ne résout la robotique d'extérieur qu'en étant dehors, en accumulant des données opérationnelles réelles, en échouant en toute sécurité et en itérant rapidement. Une défaillance dans un champ, une fois absorbée et corrigée, rend chaque robot de la flotte plus intelligent.

L'écart technique spécifique que Sood identifie est la localisation et la perception sans infrastructure. En termes simples : un robot doit savoir précisément où il se trouve et ce qui l'entoure, même à mesure que ses capteurs s'usent et que l'environnement change autour de lui, le tout sans aucune infrastructure de soutien. La robotique d'intérieur a reçu des investissements sérieux pour résoudre ce problème il y a environ une décennie. Les environnements extérieurs non structurés n'ont pas reçu la même attention. Cet écart, selon Sood, est le principal goulot d'étranglement qui persiste.

La leçon pour quiconque observe les systèmes autonomes entrer sur leur lieu de travail ou dans leur quartier est d'ordre pratique. Un système qui impressionne dans un cadre contrôlé n'est pas encore un système sur lequel vous pouvez compter. La fiabilité vient des heures passées sur le terrain, pas des heures de laboratoire. Burro dit qu'elle détient maintenant huit ans de ce type de données, acquises pleinement.

Quand un robot gagne cette fiabilité, les utilisateurs réorganisent leur flux de travail entier autour de lui. À ce moment-là, une défaillance ressemble moins à un gadget cassé qu'à une coupure de courant. Le seuil de fiabilité fixé par les véritables utilisateurs est plus élevé que n'importe quel test de laboratoire ne peut préparer une entreprise.