Robotique autonome et sociale

La robotique autonome et sociale désigne une branche de la robotique qui combine la capacité d’un robot à agir de manière indépendante avec celle d’interagir socialement avec les humains.

Un robot autonome est capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’agir sans intervention humaine directe, grâce à des capteurs, de l’intelligence artificielle et des algorithmes de traitement.

La dimension sociale, quant à elle, permet au robot de reconnaître des signaux non verbaux comme les expressions faciales, la voix ou les gestes, afin de s’adapter à l’utilisateur et d’interagir de manière naturelle, empathique et pertinente.

Lorsqu’un robot est à la fois autonome et social, il peut non seulement fonctionner seul dans son environnement, mais aussi établir une relation fluide avec les humains. 

Robotique autonome

La robotique autonome repose sur l’intégration de plusieurs technologies qui permettent à un robot d’agir de façon indépendante dans un environnement complexe. Au cœur de cette autonomie se trouvent les systèmes de localisation et d’asservissement, qui permettent au robot de se repérer et de se déplacer avec précision. Des outils comme les capteurs LIDAR, les moteurs brushless, et les techniques d’asservissement sont utilisés pour gérer les déplacements et assurer la stabilité. La technologie SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) permet quant à elle au robot de cartographier un espace inconnu tout en se localisant dedans.

Un autre enjeu majeur est la collaboration homme-robot, qui consiste à rendre les robots capables de fonctionner efficacement dans des environnements partagés avec des humains. Cela implique que le robot puisse interpréter son environnement en extrayant des informations sémantiques, et naviguer dans des contextes dynamiques, incertains et non structurés. Cette capacité est essentielle pour une interaction sûre et fluide entre l’homme et la machine.

Enfin, le développement de la robotique autonome est grandement facilité par l’utilisation de middlewares robotiques tels que ROS2 (Robot Operating System) et µROS, qui offrent une structure logicielle standardisée. Ces outils permettent d’intégrer plus facilement les différents composants du système (capteurs, moteurs, algorithmes de navigation), tout en favorisant la cartographie collective et la communication entre robots.