Un chercheur imagine une plateforme interactive cyber-physique humaine (iCPH)

Le professeur Eiichi Yoshida de l’Université des sciences de Tokyo a présenté une idée intrigante d’une plateforme interactive cyber-physique humaine (iCPH).

Les humains peuvent naturellement effectuer diverses tâches complexes, telles que s’asseoir et ramasser des objets. Cependant, ces activités impliquent divers mouvements et nécessitent de multiples contacts, ce qui peut s’avérer difficile pour les robots. L’iCPH pourrait aider à résoudre ce problème.

Comprendre et générer des systèmes similaires à l’humain

La nouvelle plateforme peut aider à comprendre et à générer des systèmes similaires à l’humain qui utilisent une variété de mouvements de corps entier riches en contacts.

Le travail a été publié dans Frontiers in Robotics and AI.

« Comme le nom l’indique, l’iCPH combine des éléments physiques et cybernétiques pour capturer les mouvements humains », déclare le professeur Yoshida. « Alors qu’un robot humanoïde agit comme un jumeau physique d’un humain, un jumeau numérique existe comme un humain ou un robot simulé dans le cyberspace. Ce dernier est modélisé à l’aide de techniques telles que l’analyse musculosquelettique et robotique. Les deux jumeaux se complètent mutuellement. »

Le professeur Yoshida aborde plusieurs questions avec le cadre, telles que :

• Comment les humanoïdes peuvent-ils imiter la notion humaine ?
• Comment les robots peuvent-ils apprendre et simuler les comportements humains ?
• Comment les robots peuvent-ils interagir avec les humains de manière fluide et naturelle ?

Le cadre iCPH

La première partie du cadre iCPH mesure le mouvement humain en quantifiant le mouvement de diverses parties du corps. Il enregistre également la séquence de contacts effectués par un humain.

Le cadre permet la description générique de divers mouvements à l’aide d’équations différentielles, ainsi que la génération d’un réseau de mouvement de contact. Un humanoïde peut alors agir sur ce réseau.

Lorsqu’il s’agit du jumeau numérique, il apprend le réseau à l’aide d’approches basées sur les modèles et l’apprentissage automatique. Ces deux approches sont connectées par la méthode de calcul du gradient analytique, et l’apprentissage continu aide à enseigner la simulation du robot à effectuer la séquence de contacts.

La troisième partie de l’iCPH enrichit le réseau de mouvement de contact à l’aide de l’augmentation de données avant d’appliquer la technique de quantification vectorielle. Cette technique aide à extraire les symboles exprimant le langage du mouvement de contact, permettant ainsi la génération de mouvements de contact dans des situations inconnues.

Tout cela signifie que les robots peuvent explorer des environnements inconnus tout en interagissant avec les humains en utilisant des mouvements fluides et de nombreux contacts.

Le professeur Yoshida présente trois défis pour l’iCPH qui concernent les descripteurs généraux, l’apprentissage continu et la symbolisation du mouvement de contact. Pour que l’iCPH soit réalisé, il doit apprendre à naviguer dans ces défis*.*

« Les données de l’iCPH seront rendues publiques et déployées pour résoudre des problèmes sociaux et industriels. Les robots humanoïdes peuvent libérer les humains de nombreuses tâches impliquant des fardeaux sévères et améliorer leur sécurité, telles que le levage d’objets lourds et le travail dans des environnements dangereux », déclare le professeur Yoshida. « L’iCPH peut également être utilisé pour surveiller les tâches effectuées par les humains et aider à prévenir les maladies liées au travail. Enfin, les humanoïdes peuvent être contrôlés à distance par les humains via leurs jumeaux numériques, ce qui permettra aux humanoïdes d’effectuer l’installation d’équipements lourds et le transport d’objets. »