Créer des images synthétiques pour des robots plus intelligents

Les robots deviennent de plus en plus intelligents, et une grande partie de ça, c'est leur capacité à voir et comprendre le monde. Leur habilité à détecter des objets, à cerner où ils se trouvent et à reconnaître différentes scènes les aide à réaliser des tâches comme ramasser des choses, assembler des pièces et se déplacer. Mais voilà le problème : pour bien faire tout ça, les robots doivent être formés avec des images de super bonne qualité.

Créer un programme de formation pour ces robots implique généralement de rassembler des tonnes d'images étiquetées, ce qui n'est pas juste chiant ; ça peut coûter beaucoup de temps et d'argent. Pire encore, les gens font souvent des erreurs en étiquetant. En plus, trouver suffisamment de variété dans ces images pour s'assurer que le robot peut gérer tout ce que la vie lui réserve, c'est super compliqué.

C'est là que les Images synthétiques entrent en jeu. Au lieu d'utiliser des photos du monde réel, on peut créer des données d'images en utilisant des simulations. Cette méthode a plein d'avantages : on peut produire des images rapidement, les étiquettes sont toujours correctes, et on peut inclure une large gamme de facteurs comme la lumière, le bruit et les angles de caméra sans trop se fatiguer.

Cependant, il y a un petit hic. Parfois, les modèles formés sur ces images synthétiques ne fonctionnent pas bien face à de vraies photos. Mais pas de panique ! Grâce à de meilleurs outils et techniques comme le changement d'éléments aléatoires dans les simulations, l'écart entre la performance des robots avec des images synthétiques et réelles se réduit. En fait, certaines études ont montré que les robots peuvent aussi bien performer en utilisant des images synthétiques pour certaines tâches.

Avec ça en tête, on propose un nouveau système qui explique comment créer des images synthétiques pour les robots de manière efficace. Notre cadre utilise des images du monde réel des objets que l'on veut que les robots apprennent, les transforme en modèles 3D, puis génère des images étiquetées prêtes pour l'entraînement. C'est comme faire une pizza : chaque ingrédient peut être remplacé par quelque chose de mieux à mesure que de nouveaux outils arrivent.

#Collecter des Données du monde réel

Avant de pouvoir faire des images synthétiques, on a besoin de bonnes données du monde réel. Ça veut dire qu'on veut capturer des images d'objets avec des positions précises. Certains algorithmes malins peuvent déterminer les positions de caméra à partir d'images qui ne sont pas étiquetées, mais parvenir à ça peut s’avérer délicat et long.

Pour aider, on a construit un setup spécial qui utilise une platine tournante motorisée avec cinq caméras à différents angles. Une fois qu'on démarre ce processus automatisé, ça prend environ cinq minutes pour obtenir un scan complet à 360 degrés d'un objet. On n'obtient pas juste des images normales, mais aussi des images de profondeur et des nuages de points, le tout avec les données de position dont on a besoin.

Actuellement, on utilise ce setup pour capturer des données pour tester les compétences des robots avec de petites pièces. Les images qui sortent de ce processus sont essentielles pour s'assurer qu'on peut créer de bons modèles 3D d'objets.

#Reconstruction Digitale des Objets

Une fois qu'on a nos données du monde réel, il est temps de transformer ces images en modèles 3D numériques. Cette étape peut être un peu délicate, surtout avec des objets qui n'ont pas beaucoup de texture ou qui ont des formes symétriques. Si les couleurs sont trop brillantes ou transparentes, ça peut compliquer encore plus les choses.

Il y a plusieurs façons de créer des modèles 3D à partir d'images. L'une des méthodes les plus courantes s'appelle la Photogrammétrie, qui utilise plusieurs images pour déterminer où se trouve tout. Une autre option est d'utiliser des scanners 3D portables, bien que ceux-ci puissent avoir du mal avec des objets brillants ou transparents.

Une nouvelle méthode appelée Neural Radiance Fields (NeRFs) est récemment arrivée. Elle aide à créer de nouvelles vues de scènes complexes à partir de seulement quelques images. Les NeRFs sont plus faciles à manipuler que les méthodes traditionnelles et peuvent capturer les détails et les textures avec précision. Une autre technique excitante appelée 3D Gaussian Splatting (3D GS) fonctionne de manière similaire mais est encore plus rapide et permet un meilleur montage des scènes.

Après avoir créé le Modèle 3D, on doit s'assurer que tout est bien enregistré. On veut s'assurer que toutes les parties de l'objet sont incluses et qu'aucun espace n'est comblé avec des trucs imaginaires. Si un modèle ne représente pas correctement l'objet, ça pourrait poser des problèmes lorsque le robot essaie d'apprendre à partir de ça.

#Génération de Jeux de Données Synthétiques

Maintenant qu'on a nos modèles 3D, il nous faut créer les jeux de données synthétiques. Il existe plein d'outils qui aident à générer ces images, et ils s'améliorent de jour en jour. Les outils les plus avancés aujourd'hui peuvent simuler des environnements réalistes et mélanger la physique de manière précise dans les images. Les chercheurs ont classé ces outils en quatre catégories selon la manière dont ils créent des images. Les meilleurs sont souvent ceux qui créent des modèles 3D ou utilisent des moteurs de jeu.

Parmi les meilleurs outils, on trouve BlenderProc et Unity Perception. Ceux-ci nous permettent de personnaliser divers aspects des images, comme les arrière-plans, l'éclairage et les positions des objets. Introduire un peu de randomness dans ces éléments est essentiel pour aider les robots à mieux s'adapter quand ils voient enfin des objets du monde réel.

Fait intéressant, certaines recherches ont montré que les NeRFs peuvent aussi être utilisés directement pour créer des données d'entraînement. Ils fonctionnent aussi bien que certains autres outils de jeux de données synthétiques. Quand on écrit sur comment on génère les données, il faut être clair sur les changements qu'on fait pendant le processus et comment cela peut impacter le résultat final. On veut aussi partager des détails sur des choses comme la qualité de l'image et comment les étiquettes pour ces images sont formatées.

#Mettre Tout Ensemble

En résumé, on vise à établir un moyen simplifié de créer des données d'images synthétiques de haute qualité pour former des robots. En s'appuyant sur la collecte de données du monde réel, des techniques de reconstruction digitale intelligentes et des outils avancés de génération d'images synthétiques, on espère aider les robots à mieux voir le monde et à performer plus efficacement dans des environnements tant prévisibles que compliqués.

À mesure qu'on avance, il est crucial de continuer à tester et ajuster nos méthodes. Le but est de donner aux robots les meilleurs outils possibles, leur permettant d'interagir avec le monde de manière confiante et efficace. Tout comme un chiot bien entraîné peut apprendre un nouveau tour avec facilité, on espère que nos robots peuvent relever n'importe quel défi avec un petit coup de pouce synthétique !