Si vous n'êtes pas familier avec Spot, je vous suggère de vous diriger vers Le robot Spot: cours 101, puis de revenir ici. Si vous connaissez déjà Spot, continuez à lire.
De nombreuses entreprises utilisent des images dans leurs flux de travail opérationnels pour prouver l'achèvement des tâches, faciliter la vérification à distance, et j’en passe. Certaines de ces entreprises espèrent utiliser le robot Spot pour y parvenir, mais l’inconvénient c’est qu'il n'existe pas de solutions prêtes à l'emploi pour parcourir facilement les données d'image collectées par Spot lors d'une mission Autowalk. Cela les amène donc à passer un temps précieux à parcourir des images qui ne sont pas organisées et à suivre manuellement les problèmes, qui, s'ils ne sont pas corrigés à temps, peuvent avoir de lourdes conséquences.
Dans cet article, nous discutons de la fonction Autowalk de Spot, des problèmes courants pour les équipes qui surveillent les lieux de travail et de l'outil, simple, mais puissant, que nous avons développé pour nos clients utilisant Spot, et qui les rend opérationnels en un rien de temps. Si vous souhaitez en discuter davantage, contactez-nous!
Fonction Autowalk
La fonction Autowalk de Spot est l'un des systèmes les plus puissants de la plate-forme. Son but est d'automatiser la collecte de données. Pour y parvenir, l'opérateur guide Spot, étape par étape, à travers une mission que Spot effectuera plus tard de manière autonome, en visitant différents endroits et en effectuant diverses tâches routinières dans un processus appelé « enregistrement ». Une fois la mission enregistrée avec succès, Spot peut répéter cette mission par lui-même avec peu ou pas d'effort de la part de l'opérateur. Lors de l'enregistrement de la mission, les points de contrôle (waypoints) sont enregistrés par Spot à certains des points du trajet où il devra effectuer un ajustement (comme une rotation pour un virage, une montée ou une descente pour s'adapter à un changement d'altitude, etc.). Ces points de contrôle aident à garder Spot (littéralement) sur la bonne voie. L'opérateur peut également arrêter Spot et lui faire effectuer une action, qui sera enregistrée comme point de contrôle. Lors des exécutions ultérieures d'une mission Autowalk, Spot suivra le chemin enregistré. Si Spot rencontre un obstacle, le robot le contourne de manière autonome et reprend sa trajectoire.
Lorsqu'une mission Autowalk est rejouée, un rayon d'objectif est défini (la taille du rayon d'objectif par défaut est de 0,2 m, mais cela peut être augmenté à 2 m ou être réduit à 0,1 m), celui-ci déterminera la proximité de Spot par rapport à un point de contrôle avant qu'il n'exécute une action. Avec cet objectif à l'esprit, Spot peut atteindre une précision de 10 cm à partir de l'emplacement d'origine de l'action enregistrée.
Le scénario
Disons que vous êtes chargé de surveiller un lieu de travail et de vous assurer qu'il est laissé dans un certain état à la fin de la journée. Cela nécessite probablement qu'un humain se rende sur place, fasse le tour, enregistre tout problème ou prenne des photos des zones clés pour de futures références. Cela semble représenter beaucoup de travail, de surcroît avec un potentiel d'erreur humaine.
Spot peut vous y aider.
Une mission d'inspection consistant à prendre diverses photos tous les quelques mètres peut être enregistrée pour Spot. Lors du premier passage, dans laquelle Spot est guidé par un opérateur, les données de contrôle sont enregistrées, ceux-ci indiquant le nombre de photos désigné (de zéro à quelques centaines). Pour chaque mission d'inspection qui suit, l'idée est qu’un même nombre de photos quasi-identiques soient collectées aux mêmes points de contrôle.
Étant donné que Spot fonctionne avec un haut niveau de précision, la collecte de données est susceptible d'être plus cohérente entre les exécutions de la mission d'inspection par rapport à celle exécutée par un humain prenant une photo à l'aide d'un trépied et d'un appareil photo (et certainement mieux qu'un téléphone intelligent).
Notre solution
En tant qu'entreprise de développement de logiciels personnalisés nous nous efforçons de rendre le monde plus efficace et agréable. Nous voulions trouver et créer une solution simple pour donner vie à notre idéal. Vient ensuite AME : Autowalk Mission Evaluator - il s'agit d'un outil de service de flux de travail (disponible pour le Web) qui offre une interface utilisateur simple pour parcourir les données d'une mission et fournir des commentaires aux autres membres de l'équipe.
Ensuite, nous vous présenterons trois fonctionnalités - l'indice de mission, la visite guidée de la mission et le rapport de mission - de notre proposition de base pour ceux qui se trouvent dans des situations similaires à celle dont nous avons discuté plus haut. Et comme tout ce que nous proposons chez Osedea, AME peut être personnalisé et adapté aux besoins de votre entreprise.
Index des missions
Tout d'abord, AME vous permet de voir toutes les missions ayant été enregistrées par Spot depuis sa mise en marche, de sorte que vous pouvez facilement récupérer les missions d'hier, de la semaine dernière ou même du mois dernier. Une simple liste n'est pas très utile, nous avons donc ajouté des informations de base pour chaque mission (comme le nombre d'actions enregistrées et le nombre de points de contrôles approuvés, et nous proposons également des outils comme une vue de présentation et de rapport).
La pagination vous permet de parcourir quelques missions à la fois, et vous pouvez ajuster l'ordre en fonction des données de mission. Pour chaque mission, vous pouvez développer la ligne pour révéler plus d'informations, ou interagir avec eux pour parcourir les données via le flux « Passage en revue ».
Présentation des missions
Vous pouvez parcourir chaque point de données (datapoint) enregistré d'une mission et comparer facilement la photo prise avec son image de contrôle correspondante. À partir de cette vue, vous pouvez facilement voir l'action ou le point de contrôle d’un point de données spécifique, le temps enregistré et, dans ce cas, une description de l'angle de la caméra. Chaque action peut être nommée ou dotée d'une description pour identifier avec plus de facilité l'emplacement ou à eu lieu la capture de données.
À droite, vous avez des boutons en forme de flèches « suivant » et « précédent » qui facilite la navigation des images.
Par défaut, vous verrez l'image de contrôle vis-à-vis l'image actuelle. Alternativement, vous pouvez choisir d'afficher ces images dans un curseur de comparaison ou simplement regarder l'image actuelle si c'est tout ce qui vous intéresse.
Une fois que vous avez visualisé l'image, vous pouvez inscrire des commentaires qui seront enregistrés pour référence future. Un utilisateur peut simplement approuver le point de données et passer au suivant, ou le rejeter. Lors du rejet d'une image ou d'un point de données, nous demandons à l'utilisateur de justifier son action en expliquant son raisonnement, comme illustré dans l'exemple suivant.
Dans ces deux cas, l'utilisateur est amené au point de données suivant une fois qu'il a terminé son interaction. Cette procédure permet à un utilisateur de :
- parcourir efficacement de nombreuses images
- enregistrer efficacement leurs résultats pour qu'ils soient vus par d'autres membres de l'équipe ou par eux-mêmes.
En revisitant un point de données donné, un utilisateur verra s'il a été approuvé ou rejeté, par qui et pour quelle raison.
Rapport de mission
Alternativement, un utilisateur peut passer en revue une mission dans le flux de rapport, où chaque action (ou emplacement physique) est séparée et des aperçus de chaque point de données peuvent être observées dans la vignette, le long de l’écran, à gauche.
Un utilisateur peut sélectionner chacun d’entre eux individuellement et voir les mêmes informations concernant les points de données d'importation que dans le flux de la procédure.
Ici, nous pouvons voir l'interface utilisateur de comparaison des diapositives d'image de contrôle par rapport à l'image actuelle, ce qui peut être utilisé pour identifier facilement les différences entre les deux images.
Ajouts à venir
Nous voyons AME comme la première étape pour offrir un outil d'évaluation universel servant à la visualisation des données collectées par Spot. Ce système peut être adapté pour d'autres sources de données telles que les résultats d'analyse, l'audio, les clips visuels ou tout autre extrait de données pouvant être affiché dans le navigateur.
Sous cette forme, l'outil que nous avons développé permet à un type d’utilisateur de visualiser les données - une sorte de modérateur - mais ce système peut être conçu pour s'adapter à différents flux et rôles d'utilisateurs afin d'aider une équipe à travailler plus efficacement. Dans l'exemple mentionné plus haut, une personne était chargée de s'assurer qu'un emplacement était correct à la fin de chaque journée. Mais si ce même utilisateur souhaite informer un membre du personnel approprié d'un problème détecté, ou le charger de le résoudre, un service de notification simple peut être introduit pour répondre à ce besoin.
Dans un monde où l'apprentissage automatique est de plus en plus présent et fiable, nous pouvons facilement implémenter un autre niveau d'autonomie à ce système en évaluant les données collectées et en permettant au système de détecter les problèmes. Ce système permettrait à un humain de passer moins de temps à analyser les données et de ne valider que les résultats du système jusqu'à ce que le modèle devienne complètement indépendant. De cette façon, nous (humains) pouvons nous concentrer sur des tâches qui ajoutent plus de valeur à nos organisations.
À votre tour!
Spot est assez cool en soi, mais sa véritable puissance réside dans la façon dont on peut le mettre à profit. Nous avons créé AME pour vous aider à vous libérer des tâches d'évaluation routinières afin que vous puissiez vous concentrer sur votre entreprise.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont la fonction de marche automatique de Spot peut vous aider ou sur la manière dont notre outil AME peut être intégré à votre flux de travail pour automatiser la collecte de données, contactez-nous!
