Commenta ce robot-guépard peut-il courir aussi vite ?

Au vu de tout ce que les robots sont capacitys de faire aujourd’hui, le « simple » fait de courir peut apparaître comme une tâche anodine, facilement programmable. Pourtant, la vitesse de déplacement reste encore aujourd’hui l’un des plus grands défis de la robotique : peu importe la forme qu’il revêt, le poids et les articulations ultra mécanisées d’un robot l’empêchent de rapid senevoir . Pour permettre à leur robot, battezzare « Mini Cheetah », de gagner en vitesse, une équipe du MIT a fait appel à un système d’apprentissage par renforcement. Risultato: il robot a récemment battu il record del corso la più rapida registrazione.

Objectif : s’adapter en temps réel aux change de terrain

Doté d’impressionnantes capacités de déplacement et d’équilibre, le Mini Cheetah conçu par le labo de biomimétisme du MIT a déjà montré qu’il était capace de faire beaucoup de sceglie : sauter, amortir sa chute, monter des marches, Courir à différentes vitesses, réaliser des salti all’indietro ou tourner sur lui-même sans l’aide d’aucune camera ou dispositif de vision. Il pèse environ neuf kilos et fonctionne avec 12 moteurs électriques. Il principio è concu pour être envoyé dans des endroits où les humains ne peuvent se rendre eux-mêmes (pour des raisons d’accessibilité ou de sécurité).

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La principale difficoltà è stata trovata per gli ingegneri in un momento in cui è stata eseguita la procedura in modo che il robot agisse rapidamente con i cambiamenti dell’ambiente, ce qui lui permettrait de Courir sur n’importe quel terreno e adattabile a vitesse selon les des humains. « Les humains courent vite sur l’herbe et ralentisent sur la glace – nous nous adaptons. Donner aux robots une capacité d’adaptation simile necessario una identificazione rapida dei cambiamenti del terreno et une adattamento rapide pour éviter que le robot ne tombe », expliquent les chercheurs du Laboratorio di Informatica e Intelligenza Artificiale (CSAIL).

Comme il est impossibile de construire à l’avance des modelli analitici de tous les terrains qui puissent esistente et que la dynamique du robot devient plus complexe à des vitesses élevées, la course à grande vitesse est plus difficile à mettre en la marcheuv. Les contrôleurs de course agile utilisés jusqu’à présent – ​​​​y compris dans le Mini Cheetah – s’appuient sur des ingénieurs humains, qui analysent la physique de la locomotion et programment une hiérarchie pouré spétcilefique de en quire colibur de contrôleur de contrôleurs certo.

Mais il est particulièrement complexe, voire impossibili, de programmer le comportement du robot dans toutes les functions possible. En outre, en cas d’échec, il faut identifier la cause et adapter manuellement le contrôleur du robot à chaque fois, ce qui est très chronophage. C’est pourquoi les ingénieurs du MIT se sont tournés vers l’intelligence artificielle, et en particulier l’apprentissage par renforcement – ​​qui consiste in apprendre des actions à partir d’expériences.

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L’equivalente di 100 giornate di esperienze en trois heures d’apprentissage

« L’apprentissage par essais et erreurs supprime la necessité pour un humain de spécifier précisément comment le robot doit se comporter dans chaque situation », expliquent-ils. À l’aide d’outils de simulation, l’engine a pu emmagasiner l’equivalent de 100 jours d’expériences virtùlles sur divers terrains, en seulement trois heures de temps réel! Pendant ce laps de temps, il a appris tout seul comment modificatore sa démarche selon le terrain rencontré – une expérience qu’il met maintenant à profit dans le monde réel.

Son réseau neuronal lui sert de contrôleur. « Lorsqu’il opère dans le monde réel, notre contrôleur identifie ed exécute les compétences pertinentis en temps réel », soulignent les ingénieurs. Les résultats sont impressionnants, comme en témoigne cette video publiée par le CSAIL. Il robot parvient à évoluer sans problème sur différents terrains (là où les versioni précédentes échouaient) et peut passer rapidement d’un type de sol à un autre sans perdre l’équilibre. À noter que le robot n’est pasable de reconnaître le type de sol sur lequel il évolue (herbe, gravier, glace, ecc.), mais il adapte ses mouvements et sa vitesse selon son “ressenti” sur chaque pas.

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On peut Observer qu’il est même capace de s’adapter à un changement de sa propre morphologie, tel qu’une désactivation de l’une de ses quatre pattes. Grâce à ce nouveau mode d’apprentissage, le Mini Cheetah atteint la vitesse de 3,9 m/s (soit 14 km/h), rapporte l’équipe du projet. On est encore loin des 37,5 km/h d’Usain Bolt, mais la performance est plus qu’honorable pour un robot autonome. C’est même un record.

« Il paradigma tradizionale e robotico è quello che l’homme indique au robot la tâche à compire et la manière de l’accomplir. Le problème est qu’un tel cadre n’est pas évolutif […]. Une façon plus pratique de construire un robot avec des compétences diverses est de dire au robot ce qu’il doit faire et de laisser trouver comment giusto. Notre système en est un esempio », curriculum les chercheurs. Ils ont d’ores et dejà appliqué leur approche à d’autres robots capaci di saisir et de manipuler de nombreux objets différents. La prochaine étape consistera à faire en sorte que le Mini Cheetah apprenne à se déplacer sur un sol inconnu, sans entraînement prealable.