Apprentissage des capacités motrices agiles et dynamiques pour les robots à pattes
Regarder quelqu'un donner un coup de pied à un chien robot est l'une de ces choses étrangement troublantes, même si nous savons que le chien en question n'est qu'un ensemble de servos et d'autres composants de haute technologie. Cependant, il s’agit d’une réaction importante à tester, car c’est le genre de collision inattendue qu’un robot pourrait devoir gérer si il fonctionnera dans le monde réel: surtout s'il doit travailler dans des environnements dangereux ou voyager sur des routes instables. surfaces.
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Heureusement, des chercheurs de l’École polytechnique fédérale de Zurich (ETH) en Suisse sont prêts à faire ce travail pour que vous n’ayez pas à le faire. Et les résultats semblent déjà prometteurs. Les roboticiens de l'institut de recherche ont démontré comment leur robot à quatre pattes ANYmal est capable de prendre des coups de pied et de continuer à tic-tac – ou, du moins, de continuer à marcher. Plus impressionnant encore, cette capacité à se remettre d’éventuels coups de grâce ne nécessite aucun matériel supplémentaire, mais plutôt la mise en œuvre d’un nouvel algorithme. Oh, et cela nécessite beaucoup moins de coups de pied physiques pour être testé que les tentatives précédentes.
« La principale contribution de [notre dernier document de recherche] est de démontrer que des comportements aussi complexes peuvent être entraînés en utilisant uniquement des données simulées. Jemin Hwangbo, le chercheur qui a dirigé l'étude, a déclaré à Digital Trends. « Auparavant, la simulation n'était pas suffisamment précise pour former des politiques de contrôle performantes. Grâce au nouveau schéma de simulation, nous avons rendu la simulation réaliste et donc utile à des fins de formation. La formation d'une politique de contrôle présente de nombreux avantages significatifs par rapport à l'approche de conception manuelle du contrôleur. La formation peut être facilement automatisée et nécessite beaucoup moins d’efforts que son alternative. Cela se traduit par un développement moins coûteux et plus rapide d’un robot. Un autre avantage est la performance: les politiques de contrôle entraînées ont des comportements plus diversifiés, et rendent ainsi le robot plus capable de réagir aux changements environnementaux.
Comme on peut le voir dans la vidéo ci-dessus, le robot est capable de réajuster sa démarche lorsqu’on le pousse ou qu’on le botte. Heureusement, s’il est complètement renversé, il est également capable de se remettre sur pied. Cela le rendrait plus utile dans un environnement réel et signifierait potentiellement moins de supervision humaine dans l’exécution de ses tâches.
« Cela signifie que de nombreuses tâches peuvent être exécutées de manière plus fiable », a poursuivi Hwangbo. « La faiblesse des robots existants en termes de situations pratiques est leur fiabilité. En cas de chute, un opérateur humain doit intervenir. Cela a dissuadé les industries d’utiliser des systèmes sur pattes. Notre contribution rend les systèmes à pattes plus pratiques.
ANYmal a récemment été mis à l'épreuve lorsqu'il a été utilisé pour réaliser inspections sur l’une des plus grandes plates-formes de distribution d’électricité offshore au monde en mer du Nord.
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