Dans un précédent article, nous avons parlé de l’ utilisation de robots dans des conditions extrêmes avec le projet SERVAL , réalisé conjointement par le CEA et Génération Robots.
Un autre cas d’application de la robotique, est l’aide à la maintenance et à la surveillance du mobilier urbain ou de l’environnement naturel. Ainsi, le drone nautique DRONEO, créé par R&Drone et distribué par Génération Robots, est utilisé pour la gestion de l’irrigation, la gestion des ressources en eau ou la sécurisation des voies navigables.
Pourquoi des robots pour l’inspection des ponts ?
Entre les conditions météorologiques, le vieillissement naturel de la structure et son utilisation par les usagers (automobilistes, piétons, cyclistes), les ponts se détériorent au fil du temps . A l’heure actuelle, des processus de surveillance et de maintenance sont déjà en place, avec l’utilisation d’outils comme les radars à pénétration de sol.
Aujourd’hui, cela passe généralement par la fermeture du pont aux usagers , afin que les équipes de techniciens puissent conduire ces différents tests. Cela entraîne de nombreux désagréments pour les usagers qui ne peuvent pas utiliser le pont pendant la durée des tests, qui s’étalent parfois sur plusieurs jours.
Afin de pallier à ce problème, l’Université du Nevada a créé un robot capable d’effectuer tous ces tests de manière autonome, sans qu’une interruption de la circulation soit nécessaire .
Le robot mobile SEEKUR Jr pour surveiller et inspecter
L’équipe du laboratoire ARA (Advanced Robotics and Automation) ont choisi la plateforme mobile SEEKUR Jr, conçu par Omron Adept Technologies et distribué par Génération Robots. Ce robot présente en effet trois avantages :
- Sa petite taille (pour une puissance et une performance plus que correcte)
- Sa capacité à faire une rotation sur place , grâce à ces 4 roues motrices (économie d’énergie et possibilité de se mouvoir dans des espaces étroits)
- Sa résistance aux intempéries avec un indice de protection de 54 (il est notamment étanche)
Traitement des données collectées par le robot SEEKUR Jr
Les données récoltées sont analysées en temps réel , en combinant le machine learning et la reconnaissance de modèles spécifiques. Grâce à ces technologies, les équipes de techniciens verront de leur côté une représentation du pont en code couleur, les zones de faiblesse apparaissant en rouge.
Le machine learning permet de traiter une grande quantité de données en quelques secondes, alors qu’il faut plusieurs heures aux équipes de maintenance pour le même travail.
Une collaboration entre humains et robots
Ce robot d’inspection n’a pas pour objectif de remplacer l’humain, dont l’expérience ne peut être remplacée, mais est un outil qui minimisera le risque d’erreurs, tout en évitant de nombreux désagréments au niveau de la circulation.
Vous pouvez consulter l’article rédigé par l’équipe ARA sur ce projet ici .