L’autonomie totale des chariots grâce à l’intelligence artificielle

Imaginons… des chariots de manutention et de magasinage circulant et opérant de manière totalement autonome dans les entrepôts et jusqu’en production, analysant leur environnement, apprenant par eux-mêmes à le « comprendre », détectant et évitant de manière fiable les obstacles et les personnes tout en prélevant, transportant et déposant des marchandises rapidement et de manière fiable d’un endroit à un autre… cela semble encore aujourd’hui un scénario de science-fiction !

Pourtant, cette vision devrait bientôt devenir le quotidien de l’intralogistique moderne à l’issue, fin 2024, du projet de recherche européen IMOCO. À cette fin, quatre scénarios ont été définis, avec pour socle le principe des « jumeaux numériques » et les avancées de l’intelligence artificielle en termes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, le tout afin d’assurer : navigation intelligente, collecte des marchandises, transport et placement à destination.

« Autonomiser un appareil pour de telles opérations impose des exigences très élevées, non seulement en termes de gestion de processus, mais aussi au niveau des performances des chariots. C’est pourquoi nous avons choisi d’intégrer au projet l’OPX iGo neo un préparateur de commandes qui, grâce à ses équipements intelligents, se rapproche beaucoup du concept visé de chariot à conduite autonome », résume Ansgar Bergmann, responsable du projet IMOCO chez STILL.

Des capteurs très sensibles, mais pas seulement…

Les systèmes de transport sans conducteur actuels restent encore limités, en tout cas du point de vue des exigences du projet IMOCO de circulation totalement autonome dans les entrepôts et dans les ateliers de production. Certes, les appareils actuels reconnaissent les obstacles et freinent en conséquence, toutefois ils ne peuvent pas encore mettre en place des stratégies autodéterminées d’évitement des obstacles, ou encore mener en temps réel une recherche intelligente des itinéraires les plus efficaces intégrant une analyse continue de l’environnement. Pour y parvenir, ils doivent être équipés de capteurs très sensibles de type scanners laser, caméras et radars afin de détecter et reconnaître par eux-mêmes sans délai des objets dans l’espace qui les entoure, tels que des rayonnages, panneaux de signalisation, marquages et autres étiquettes. Au-delà même de cette reconnaissance, ces chariots doivent « comprendre » leur environnement, intégrer tous changements et être capables de les gérer. C’est seulement à cette condition qu’ils seront en mesure de naviguer de manière autonome vers leur destination, de reconnaître et de manipuler des charges, d’éviter d’éventuels obstacles et de trouver par eux-mêmes des emplacements de dépose adaptés aux marchandises transportées.

L’OPX iGo neo de STILL est déjà bien avancé dans cette voie : il se déplace de manière autonome dans les allées, perçoit et comprend son environnement et adapte ses actions en conséquence. Par contre, ce chariot ne parvient pas encore à circuler hors des allées de rayonnages de manière totalement autonome, ni à naviguer sans guidage externe sur le site du client tout en planifiant des trajets optimaux. Cependant, comme l’OPX iGo neo est déjà équipé des capteurs environnementaux appropriés, il constitue une plateforme de départ idéale pour les développements à venir du projet IMOCO.

« Notre objectif est de faire évoluer le degré de compréhension de l’environnement et les capacités du robot à “prendre des décisions” afin d’augmenter en permanence ses compétences propres, son intelligence, ses aptitudes à circuler et agir de manière autonome au-delà des allées de rayonnages.  Le but est d’accéder à une véritable indépendance opérationnelle sur tout le site du client. À ce niveau, les approches de type apprentissage automatique et apprentissage en profondeur jouent un rôle très important », explique Ansgar Bergmann.

Détection et gestion des obstacles en temps réel

Le projet IMOCO s’attaque au défi de créer les conditions matérielles et logicielles rendant réalisables des applications aussi exigeantes que l’utilisation de systèmes robotiques mobiles dans des environnements intralogistiques par essence extrêmement dynamiques. En tout point d’un site, les nouveaux appareils doivent pouvoir réaliser de manière autonome des modifications de la planification de leurs tâches et trajets en fonction de chaque situation rencontrée sur leurs itinéraires, avec en particulier la prise en compte d’objets en mouvement tels que des personnes ou d’autres véhicules. Une problématique clairement cernée par Ansgar Bergmann : « Notre projet de recherche s’est donné comme axe de progression de développer davantage les trois piliers de la cybernétique — détection, analyse et action — en les transformant en — perception, compréhension et résolution —, grâce aux avancées de l’intelligence artificielle. »

Les chariots développés dans le cadre du projet doivent donc se montrer capables d’une perception complète de leur environnement spatial à travers différents capteurs, mais aussi d’une reconnaissance fiable des objets rencontrés, y compris l’analyse de leurs mouvements. « La détection et la gestion des obstacles doivent impérativement s’effectuer en temps réel, une condition indispensable pour des processus fluides », ajoute l’expert.

STILL Hambourg promu « centre de recherche »

Une exposition permanente IMOCO est en cours de mise en place au siège social de STILL à Hambourg, regroupant et montrant en action toutes les avancées accomplies par les partenaires du projet. Outre STILL, qui y représente le groupe KION, on trouve aussi, pour l’Allemagne, le Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics (IML), Hahn Schickard, IMST GmbH, Nuromedia et Digital Twin Technology. IMOCO est financé par l’Union européenne à travers la coentreprise ECSEL (Electronic Components and Systems for European Leadership) et par le ministère fédéral allemand de l’Éducation et de la Recherche.