Un robot low-cost prêt à affronter tous les obstacles —


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  • Ce petit robot peut aller presque n’importe où.

    Des chercheurs de la School of Computer Science de l’Université Carnegie Mellon et de l’Université de Californie à Berkeley ont conçu un système robotique qui permet à un robot peu coûteux et relativement petit de monter et descendre des escaliers presque à sa hauteur ; traverser des terrains rocheux, glissants, accidentés, escarpés et variés ; traverser les lacunes ; escalader des rochers et des bordures ; et même fonctionner dans l’obscurité.

    « Permettre à de petits robots de monter des escaliers et de gérer une variété d’environnements est crucial pour développer des robots qui seront utiles dans les maisons des gens ainsi que pour les opérations de recherche et de sauvetage », a déclaré Deepak Pathak, professeur adjoint à l’Institut de robotique. « Ce système crée un robot robuste et adaptable qui pourrait effectuer de nombreuses tâches quotidiennes. »

    L’équipe a mis le robot à l’épreuve, le testant sur des escaliers et des pentes inégaux dans des parcs publics, le mettant au défi de marcher sur des marches et sur des surfaces glissantes, et lui demandant de monter des escaliers qui, pour sa hauteur, s’apparenteraient à un saut humain. un obstacle. Le robot s’adapte rapidement et maîtrise les terrains difficiles en s’appuyant sur sa vision et un petit ordinateur de bord.

    Les chercheurs ont formé le robot avec 4 000 clones de celui-ci dans un simulateur, où ils ont pratiqué la marche et l’escalade sur un terrain difficile. La vitesse du simulateur a permis au robot d’acquérir six années d’expérience en une seule journée. Le simulateur a également stocké les habiletés motrices acquises lors de la formation dans un réseau de neurones que les chercheurs ont copié sur le vrai robot. Cette approche ne nécessitait aucune ingénierie manuelle des mouvements du robot, une rupture avec les méthodes traditionnelles.

    La plupart des systèmes robotiques utilisent des caméras pour créer une carte de l’environnement environnant et utilisent cette carte pour planifier les mouvements avant de les exécuter. Le processus est lent et peut souvent échouer en raison du flou inhérent, des inexactitudes ou des perceptions erronées dans l’étape de cartographie qui affectent la planification et les mouvements ultérieurs. La cartographie et la planification sont utiles dans les systèmes axés sur le contrôle de haut niveau, mais ne sont pas toujours adaptées aux exigences dynamiques des compétences de bas niveau comme la marche ou la course sur des terrains difficiles.

    Le nouveau système contourne les phases de cartographie et de planification et achemine directement les entrées de vision vers le contrôle du robot. Ce que le robot voit détermine comment il se déplace. Même les chercheurs ne précisent pas comment les jambes doivent bouger. Cette technique permet au robot de réagir rapidement au terrain venant en sens inverse et de le traverser efficacement.

    Parce qu’il n’y a pas de cartographie ou de planification impliquée et que les mouvements sont formés à l’aide de l’apprentissage automatique, le robot lui-même peut être peu coûteux. Le robot utilisé par l’équipe était au moins 25 fois moins cher que les alternatives disponibles. L’algorithme de l’équipe a le potentiel de rendre les robots à faible coût beaucoup plus largement disponibles.

    « Ce système utilise la vision et la rétroaction du corps directement comme entrée pour envoyer des commandes aux moteurs du robot », a déclaré Ananye Agarwal, titulaire d’un doctorat SCS. étudiant en apprentissage automatique. « Cette technique permet au système d’être très robuste dans le monde réel. S’il glisse dans les escaliers, il peut récupérer. Il peut aller dans des environnements inconnus et s’adapter. »

    Cet aspect direct de la vision au contrôle est d’inspiration biologique. Les humains et les animaux utilisent la vision pour se déplacer. Essayez de courir ou d’équilibrer les yeux fermés. Des recherches antérieures de l’équipe avaient montré que les robots aveugles – des robots sans caméras – peuvent conquérir des terrains difficiles, mais ajouter une vision et s’appuyer sur cette vision améliore considérablement le système.

    L’équipe s’est également tournée vers la nature pour d’autres éléments du système. Pour un petit robot – moins d’un pied de haut, dans ce cas – pour escalader des escaliers ou des obstacles presque à sa hauteur, il a appris à adopter le mouvement que les humains utilisent pour franchir des obstacles élevés. Lorsqu’un humain doit lever sa jambe haut pour escalader un rebord ou un obstacle, il utilise ses hanches pour déplacer sa jambe sur le côté, appelée abduction et adduction, ce qui lui donne plus de dégagement. Le système de robot conçu par l’équipe de Pathak fait de même, en utilisant l’abduction de la hanche pour s’attaquer aux obstacles qui déclenchent certains des systèmes robotiques à pattes les plus avancés du marché.

    Le mouvement des pattes arrière des animaux à quatre pattes a également inspiré l’équipe. Lorsqu’un chat se déplace à travers des obstacles, ses pattes arrière évitent les mêmes objets que ses pattes avant sans bénéficier d’une paire d’yeux à proximité. « Les animaux à quatre pattes ont une mémoire qui permet à leurs pattes arrière de suivre les pattes avant. Notre système fonctionne de la même manière », a déclaré Pathak. La mémoire embarquée du système permet aux pattes arrière de se souvenir de ce que la caméra à l’avant a vu et de manœuvrer pour éviter les obstacles.

    « Puisqu’il n’y a pas de carte, pas de planification, notre système se souvient du terrain et de la façon dont il a déplacé la jambe avant et le traduit à la jambe arrière, le faisant rapidement et parfaitement », a déclaré Ashish Kumar, titulaire d’un doctorat. étudiant à Berkeley.

    La recherche pourrait être un grand pas en avant vers la résolution des défis existants auxquels sont confrontés les robots à pattes et leur introduction dans les maisons des gens. L’article « Legged Locomotion in Challenging Terrains Using Egocentric Vision », rédigé par Pathak, le professeur de Berkeley Jitendra Malik, Agarwal et Kumar, sera présenté lors de la prochaine conférence sur l’apprentissage des robots à Auckland, en Nouvelle-Zélande.

    Vidéo: https://youtu.be/N70CqROzwxI

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