Robotique
Les algorithmes permettent aux robots d'éviter les obstacles et de courir dans la nature
Une équipe de chercheurs de l'Université de Californie à San Diego a mis au point un nouveau système d'algorithmes permettant à des robots à quatre pattes de marcher et de courir dans la nature. Les robots peuvent naviguer sur des terrains difficiles et complexes tout en évitant les obstacles statiques et mobiles.
L'équipe a effectué des tests où un robot était guidé par le système pour manœuvrer de manière autonome et rapide sur des surfaces sablonneuses, du gravier, de l'herbe et des collines de terre cahoteuses couvertes de branches et de feuilles mortes. En même temps, il pourrait éviter de heurter des poteaux, des arbres, des arbustes, des rochers, des bancs et des personnes. Le robot a également démontré sa capacité à naviguer dans un espace de bureau occupé sans se heurter à divers obstacles.
Construire des robots à pattes efficaces
Le nouveau système signifie que les chercheurs sont plus proches que jamais de construire des robots efficaces pour les missions de recherche et de sauvetage, ou des robots pour collecter des informations dans des espaces difficiles à atteindre ou dangereux pour l'homme.
L'œuvre doit être présentée au Conférence internationale 2022 sur les robots et systèmes intelligents (IROS) du 23 au 27 octobre à Kyoto au Japon.
Le système donne au robot plus de polyvalence en raison de sa combinaison du sens de la vue du robot avec la proprioception, qui est une autre modalité de détection qui implique le sens du robot du mouvement, de la direction, de la vitesse, de l'emplacement et du toucher.
La plupart des approches actuelles pour entraîner les robots à pattes à marcher et à naviguer utilisent soit la proprioception, soit la vision. Cependant, les deux ne sont pas utilisés en même temps.
Combiner la proprioception et la vision par ordinateur
Xiaolong Wang est professeur de génie électrique et informatique à la UC San Diego Jacobs School of Engineering.
« Dans un cas, c'est comme entraîner un robot aveugle à marcher simplement en touchant et en sentant le sol. Et dans l'autre, le robot planifie ses mouvements de jambes en se basant uniquement sur la vue. Ce n'est pas apprendre deux choses en même temps », a déclaré Wang. "Dans notre travail, nous combinons la proprioception avec la vision par ordinateur pour permettre à un robot à pattes de se déplacer efficacement et en douceur - tout en évitant les obstacles - dans une variété d'environnements difficiles, pas seulement ceux bien définis."
Le système développé par l'équipe s'appuie sur un ensemble spécial d'algorithmes pour fusionner les données d'images en temps réel, qui ont été prises par une caméra de profondeur sur la tête du robot, avec des données provenant de capteurs sur les jambes du robot.
Cependant, Wang a déclaré que c'était une tâche complexe.
"Le problème est que pendant le fonctionnement dans le monde réel, il y a parfois un léger retard dans la réception des images de la caméra, de sorte que les données des deux modalités de détection différentes n'arrivent pas toujours en même temps", a-t-il expliqué.
L'équipe a relevé ce défi en simulant l'inadéquation en randomisant les deux ensembles d'entrées. Les chercheurs appellent cette technique la randomisation multimodale des retards, et ils ont ensuite utilisé les entrées utilisées et randomisées pour former une politique d'apprentissage par renforcement. L'approche a permis au robot de prendre des décisions rapidement pendant qu'il naviguait, ainsi que d'anticiper les changements de son environnement. Ces capacités ont permis au robot de se déplacer et de manœuvrer des obstacles plus rapidement sur différents types de terrains, le tout sans l'aide d'un opérateur humain.
L'équipe cherchera maintenant à rendre les robots à pattes plus polyvalents afin qu'ils puissent fonctionner sur des terrains encore plus complexes.
"En ce moment, nous pouvons entraîner un robot à faire des mouvements simples comme marcher, courir et éviter les obstacles", a déclaré Wang. "Nos prochains objectifs sont de permettre à un robot de monter et descendre des escaliers, de marcher sur des pierres, de changer de direction et de sauter par-dessus des obstacles."
