Robotique : le robot Cheetah 3 peut monter des escaliers parsemés d’obstacles
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Le robot Cheetah 3 du MIT peut maintenant sauter et galoper sur un terrain accidenté, monter un escalier jonché de débris et retrouver rapidement son équilibre lorsqu’il est soudainement arraché ou bousculé, tout en étant essentiellement aveugle. La bête mécanique de 90 livres – à peu près la taille d’un Labrador adulte – est intentionnellement conçue pour faire tout cela sans avoir recours à des caméras ou à des capteurs environnementaux externes.

La bête mécanique de 90 livres – à peu près la taille d’un Labrador adulte – est intentionnellement conçue pour faire tout cela sans avoir recours à des caméras ou à des capteurs environnementaux externes. Au lieu de cela, il « sent » son chemin à travers son environnement d’une manière que les ingénieurs décrivent comme une « locomotion aveugle », un peu comme si l’on traversait une pièce noire.

« Il y a beaucoup de comportements inattendus que le robot devrait être capable de gérer sans trop compter sur la vision « , explique le concepteur du robot, Sangbae Kim, professeur associé de génie mécanique au MIT. « La vision peut être bruyante, légèrement imprécise et parfois non disponible, et si vous comptez trop sur la vision, votre robot doit être très précis dans sa position et sera éventuellement lent. Nous voulons donc que le robot s’appuie davantage sur des informations tactiles. De cette façon, il peut faire face à des obstacles inattendus tout en se déplaçant rapidement. »

Les chercheurs présenteront les capacités sans vision du robot en octobre lors de la Conférence internationale sur les robots intelligents, à Madrid. En plus de la locomotion aveugle, l’équipe démontrera le matériel amélioré du robot, y compris une gamme de mouvement élargie par rapport à son prédécesseur Cheetah 2, qui permet au robot de s’étirer vers l’arrière et vers l’avant, et de se tordre d’un côté à l’autre, un peu comme un chat s’étirant vers le haut pour bondir.

Au cours des prochaines années, Kim prévoit que le robot exécutera des tâches qui seraient autrement trop dangereuses ou inaccessibles pour les humains.

« Cheetah 3 est conçu pour accomplir des tâches polyvalentes telles que l’inspection des centrales électriques, qui implique diverses conditions de terrain, y compris les escaliers, les bordures et les obstacles au sol « , explique Kim. « Je pense qu’il y a d’innombrables occasions où nous[voudrions] envoyer des robots pour faire des tâches simples au lieu d’humains. Les travaux dangereux, sales et difficiles peuvent être effectués en toute sécurité grâce à des robots télécommandés. »

Le robot Cheetah 3 en action

Comment fonctionne le robot Cheetah 3 pour monter les escaliers, même sans les voir ?

Le Cheetah 3 peut remonter aveuglément les escaliers et les terrains non structurés, et retrouver rapidement son équilibre face à des forces inattendues, grâce à deux nouveaux algorithmes développés par l’équipe de Kim : un algorithme de détection de contact et un algorithme de contrôle prédictif de modèle.

L’algorithme de détection de contact aide le robot à déterminer le meilleur moment pour une jambe donnée pour passer du balancement dans l’air au pas au sol. Par exemple, si le robot marche sur une brindille légère par rapport à une roche dure et lourde, comment il réagit – et s’il continue à faire un pas, ou s’il tire en arrière et balance sa jambe à la place – peut faire ou rompre son équilibre.

« Lorsqu’il s’agit de passer de l’air au sol, la commutation doit être très bien faite « , dit Kim. « Cet algorithme est vraiment à propos,’Quand est-ce qu’un moment sûr pour commettre mon pas?' »

L’algorithme de détection de contact aide le robot à déterminer le meilleur moment pour faire la transition d’une jambe entre l’élan et le pas, en calculant constamment pour chaque jambe trois probabilités : la probabilité qu’une jambe entre en contact avec le sol, la probabilité de la force générée une fois que la jambe touche le sol et la probabilité que la jambe soit au milieu de l’élan. L’algorithme calcule ces probabilités à partir des données des gyroscopes, des accéléromètres et des positions articulaires des jambes, qui enregistrent l’angle et la hauteur de la jambe par rapport au sol.

Si, par exemple, le robot marche de manière inattendue sur un bloc de bois, son corps s’incline soudainement, déplaçant l’angle et la hauteur du robot. Ces données serviront immédiatement à calculer les trois probabilités pour chaque jambe, que l’algorithme combinera pour estimer si chaque jambe doit s’engager à pousser vers le bas sur le sol, ou se soulever et s’éloigner pour garder son équilibre – tout cela alors que le robot est pratiquement aveugle.

« Si les humains ferment les yeux et font un pas, nous avons un modèle mental pour savoir où se trouve le sol et nous pouvons nous y préparer. Mais nous comptons aussi sur la sensation de toucher du sol « , dit Kim. « Nous faisons en quelque sorte la même chose en combinant plusieurs sources d’information pour déterminer le temps de transition. »

Les chercheurs ont testé l’algorithme dans des expériences avec le Cheetah 3 trottant sur un tapis roulant de laboratoire et grimpant sur un escalier. Les deux surfaces étaient jonchées d’objets aléatoires tels que des blocs de bois et des rouleaux de ruban adhésif.

« Il ne connaît pas la hauteur de chaque marche et ne sait pas qu’il y a des obstacles dans l’escalier, mais il ne fait que passer sans perdre son équilibre « , dit Kim. « Sans cet algorithme, le robot était très instable et tombait facilement. »

Le futur de la robotique ?

La locomotion aveugle du robot était également due en partie à l’algorithme de contrôle prédictif du modèle, qui prédit la force qu’une jambe donnée doit appliquer une fois qu’elle s’est engagée dans une étape.

Cheetah 3 illustre parfaitement les récents progrès de la robotique
Cheetah 3 illustre parfaitement les récents progrès de la robotique

« L’algorithme de détection des contacts vous dira :  » C’est le moment d’appliquer des forces au sol « , dit Kim. « Mais une fois au sol, il faut calculer les forces à appliquer pour déplacer le corps dans le bon sens. »

L’algorithme de contrôle prédictif du modèle calcule les positions multiplicatives du corps et des jambes du robot une demi-seconde dans le futur, si une certaine force est appliquée par une jambe donnée lorsqu’elle entre en contact avec le sol.

« Disons que quelqu’un donne un coup de pied au robot de côté », dit Kim. « Lorsque le pied est déjà au sol, l’algorithme décide :  » Comment dois-je spécifier les forces sur le pied ? Parce que j’ai une vitesse indésirable à gauche, donc je veux appliquer une force dans la direction opposée pour tuer cette vitesse. Si j’applique 100 newtons dans cette direction opposée, que se passera-t-il une demi-seconde plus tard ? »

L’algorithme est conçu pour effectuer ces calculs pour chaque segment toutes les 50 millisecondes, soit 20 fois par seconde. Dans les expériences, les chercheurs ont introduit des forces inattendues en donnant des coups de pied et en poussant le robot alors qu’il trottait sur un tapis roulant, et en le tirant par la laisse alors qu’il montait un escalier chargé d’obstacles. Ils ont découvert que l’algorithme prédictif du modèle permettait au robot de produire rapidement des contre-forces pour retrouver son équilibre et continuer à avancer, sans basculer trop loin dans la direction opposée.

« C’est grâce à ce contrôle prédictif qui permet d’appliquer les bonnes forces au sol, combiné à cet algorithme de transition de contact qui rend chaque contact très rapide et sûr « , explique Kim.

L’équipe avait déjà ajouté des caméras au robot pour lui donner un retour visuel de son environnement. Cela aidera à cartographier l’environnement général et donnera au robot un aperçu visuel des obstacles plus grands tels que les portes et les murs. Mais pour l’instant, l’équipe travaille à l’amélioration de la locomotion aveugle du robot.

« Nous voulons d’abord un très bon contrôleur sans vision « , dit Kim. « Et lorsque nous ajoutons la vision, même si elle peut vous donner des informations erronées, la jambe doit être capable de manipuler (obstacles). Parce que si elle marche sur quelque chose qu’une caméra ne peut pas voir ? Qu’est-ce qu’il fera ? C’est là que la locomotion aveugle peut aider. Nous ne voulons pas trop faire confiance à notre vision. »

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