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Un robot fait le point
La petite silhouette rampant autour du magasin du campus de l'Université Carnegie Mellon dans un sweat-shirt à capuche n'est pas un voleur à l'étalage, mais un robot faisant l'inventaire. Andyvision, comme on l'appelle, scanne les étagères pour générer une carte interactive en temps réel du magasin, que les clients peuvent parcourir via un écran en magasin. Dans le même temps, le robot effectue un contrôle d'inventaire détaillé, identifiant chaque article sur les étagères et alertant les employés si le stock est faible ou si un article a été égaré.
Robot de la boutique : Un robot d'inventaire (portant un sweat à capuche) scrute les étagères du magasin de la CMU.
Le prototype roule dans les étages du magasin depuis la mi-mai. Ce mardi, Priya Narasimhan , professeur à la CMU qui dirige le Centre Intel scientifique et technologique en informatique embarquée , a présenté le système aux participants lors d'un événement Intel Research Labs à San Francisco.
Lors de ses tournées, le robot utilise une combinaison d'algorithmes de traitement d'images et d'apprentissage automatique ; une base de données d'images 3D et 2D montrant le stock du magasin ; et une carte de base de la disposition du magasin, par exemple, où les t-shirts sont empilés et où vivent les tasses. Le robot a des capteurs de proximité pour qu'il ne heurte rien.
Aucune des technologies qu'il utilise n'est nouvelle en soi, dit Narasimhan. C'est la combinaison de différents types d'algorithmes fonctionnant sur un système à faible consommation qui rend le système unique. La carte générée par le robot est envoyée à un grand système d'écran tactile dans le magasin et une liste d'inventaire en temps réel est envoyée au personnel porteur d'iPad.
Le robot utilise différentes astuces pour identifier les objets. Il recherche les codes-barres et le texte ; et utilise des informations sur la forme, la taille et la couleur d'un objet pour déterminer son identité. Ce sont toutes des tâches de vision par ordinateur assez conventionnelles, explique Narasimhan. Mais le robot identifie également des objets sur la base d'informations sur la structure du magasin, et les articles appartiennent les uns à côté des autres. Si une boîte orange vif non identifiée se trouve près de l'eau de Javel Clorox, cela déduira que la boîte est du détergent Tide, dit-elle.
Le groupe de Narasimhan a développé le système après avoir interrogé des détaillants sur leurs besoins. Les magasins perdent de l'argent lorsqu'ils manquent d'un article populaire et lorsqu'un client dépose un pot de salsa dans l'allée des détergents où il ne sera pas trouvé par quelqu'un qui veut l'acheter ; ou lorsque les clients demandent où se trouve quelque chose et que les employés ne le savent pas. Jusqu'à présent, le système d'inventaire robotique semble avoir contribué à accroître la connaissance du personnel sur l'endroit où tout se trouve. D'ici l'automne, Narasimhan espère savoir s'il a également économisé de l'argent au magasin.
Narasimhan pense que les systèmes d'inventaire par vision par ordinateur seront plus faciles à mettre en œuvre que les étiquettes RFID sans fil, qui ne fonctionnent pas bien dans les magasins avec des étagères métalliques et doivent être apposées sur chaque article, souvent à la main. Un système de vision par ordinateur n'a pas besoin d'être transporté sur un robot ; le même travail pourrait être effectué par des caméras montées dans chaque allée d'un magasin.
Ruzena Bajcsy , professeur à l'Université de Californie à Berkeley, qui étudie la vision par ordinateur et la robotique, affirme que d'autres travaillent sur des systèmes d'inventaire automatisés similaires. Le plus grand défi pour un tel système, dit-elle, est de savoir s'il peut gérer différentes illuminations et s'adapter à différents environnements.
Après son test initial dans le magasin du campus, dit Narasimhan, le système Carnegie Mellon sera mis à l'épreuve dans plusieurs magasins locaux l'année prochaine.