Des chercheurs ont mis au point un robot quadrupède ressemblant à un chien (chien robot) qui combine la perception externe et proprioceptive pour escalader une montagne de 120 mètres de haut en seulement 31 minutes. C’est quatre minutes plus rapide que le temps nécessaire à un humain pour marcher à pied. Les montagnes sont souvent composées de sections abruptes sur un sol glissant. Elles comportent des marches hautes, du gravier et des sentiers forestiers pleins de racines d’arbres. Les robots à pattes capables de fonctionner de manière autonome dans des environnements éloignés et dangereux aideront les humains à explorer des altitudes plus élevées et des territoires vierges.
La perception extérieure est essentielle pour une locomotion rapide et économe en énergie. Les robots qui détectent le terrain avant de le toucher peuvent planifier et s’adapter à l’avance pour maintenir leur vitesse et leur stabilité. Un groupe de recherche dirigé par Marco Hutter, professeur de robotique au Laboratoire de systèmes robotiques de l’ETH Zurich, en Suisse, et ANYbotics, une entreprise dérivée de l’école, ont lancé un robot quadrupède à pattes commercialisé, ANYmal, qui peut se déplacer sur plusieurs types de terrains complexes.
L’entreprise et les développeurs ont présenté les 3 principaux développements en matière de locomotion des robots chiens pour les rendre « parfaits ».
1. Ne vous fiez pas aux capteurs, jugez de la vitesse de manière indépendante
Pour se déplacer sur des terrains difficiles, les humains et les animaux combinent automatiquement la perception visuelle de leur environnement avec la proprioception de leurs jambes et de leurs mains. Cela leur permet d’affronter facilement les sols glissants ou meubles et de se déplacer plus facilement. Jusqu’à présent, cependant, les robots à pattes n’ont été capables de le faire que dans une mesure limitée.
« La raison en est que les informations sur l’environnement immédiat enregistrées par les capteurs laser et les caméras sont souvent incomplètes et ambiguës », explique Takahiro Miki, doctorant dans le groupe de recherche de Hurt et auteur principal de l’étude.
La capacité des robots à agir à partir d’une perception externe est un défi majeur de cette technologie. Tout d’abord, la neige, la végétation et les surfaces d’eau sur la montagne ont une réflectivité élevée, et le robot les verra comme des obstacles sur lesquels il ne peut pas marcher ou qui disparaissent complètement. Deuxièmement, la visibilité est faible en raison de la poussière, du brouillard sur la montagne, de la réflexion de la lumière et de la végétation qui bloquent les capteurs du robot. Ces facteurs peuvent entraîner une diminution de la perception des capteurs.
En raison de ces facteurs, la solution la plus courante pour le mouvement des jambes du robot est la proprioception. Cela limite également fortement sa vitesse de déplacement, car le robot doit d’abord sentir le terrain, puis s’ajuster.
« C’est pourquoi un robot comme ANYmal doit être capable de décider lui-même quand il doit faire confiance à sa perception visuelle de l’environnement et se déplacer rapidement, et quand il est préférable de procéder prudemment et de faire de petits pas », explique Takahiro Miki.
2. Le contrôleur évite rapidement les obstacles
La solution plus générale proposée par l’équipe de recherche dirigée par Hurt intègre les sensations extrinsèques et proprioceptives des mouvements des jambes du robot. Les chercheurs ont développé un contrôleur de mouvement à pattes avec une robustesse et une vitesse élevées à l’aide d’un encodeur récurrent basé sur l’attention. L’encodeur peut intégrer des entrées proprioceptives et extrinsèques et est entraîné de bout en bout. Cela permet au robot d’apprendre à combiner de manière transparente différentes modalités de perception.
« Les robots ont appris à combiner la perception visuelle de leur environnement avec la proprioception, ou le toucher basé sur le contact direct des jambes. Cela lui permet de naviguer sur des terrains accidentés plus rapidement, plus efficacement et, surtout, plus robuste. À l’avenir, ANYmal pourrait être utilisé partout où il est trop dangereux pour les humains ou difficile à traverser pour d’autres robots », a déclaré Hurt.
Avant que le robot ne puisse réellement agir dans le monde réel, les scientifiques ont mis en place de nombreux obstacles pour le robot quadrupède dans un camp d’entraînement virtuel. Cela garantira qu’il peut trouver le moyen idéal pour surmonter de nombreux obstacles.
« Il est important d’évaluer la perception externe du robot dans les expériences », a déclaré Hurt. Les chercheurs ont également comparé le taux de réussite des actions du robot dans divers escaliers et terrains d’escalier dans des expériences supplémentaires dans la simulation pour évaluer davantage quantitativement ses performances.
Test et évaluation des chiens robots
Au cours de l’évaluation, les chercheurs ont commandé au robot une vitesse d’avancement fixe de 0,7 m/s pendant 10 secondes. Les tests impliquent également la collecte de 300 données expérimentales pour calculer le taux de réussite. Le critère de réussite de l’expérience est de savoir si la distance d’action du robot dépasse 4 mètres. Les résultats de l’étude montrent que les performances du contrôleur de ce robot quadrupède sont nettement meilleures que la référence. Il peut traverser plusieurs types de plages de terrain.
3. Formation itérative dans plusieurs environnements
L’équipe de recherche a également utilisé un modèle enseignant-élève pour entraîner les chiens robots. Pendant l’entraînement, Hurt a réglé la fréquence de contrôle de la politique d’information sur 50 Hz. Il a également collecté des données de trajectoire pour 250 périodes de temps par environnement pour former une itération de formation. Ils ont ensuite parallélisé les environnements simulés pour effectuer une formation sur 1000 environnements simultanément.
Pour le modèle de l’enseignant, les chercheurs ont utilisé l’algorithme PPO d’apprentissage par renforcement profond. Cela peut mesurer efficacement la taille du pas du robot. Avant de regrouper les observations, ils les normalisent à l’aide d’une moyenne glissante et d’un écart type. De plus, différentes expériences sont mises à jour de manière exponentielle à chaque session de formation.
Pour le modèle étudiant, Hurt a déclaré : « Nous avons généralisé sur 300 environnements et collecté des trajectoires pendant 400 périodes de temps pour une itération de formation… Grâce à cette formation, le robot est capable de maîtriser le terrain naturel le plus difficile dans des situations qu’il n’a jamais vues auparavant… Cela fonctionne même lorsque les données des capteurs dans l’environnement immédiat sont ambiguës ».
Selon Hurt, ANYmal s’appuiera sur son sens proprioceptif pour agir en toute sécurité. Il combinera la rapidité et l’efficacité de la perception externe avec la sécurité de la proprioception.
Conclusion : les robots peuvent aider les humains à explorer des zones inconnues
Dans des scénarios d’application pratiques, ANYmal peut surmonter automatiquement et rapidement de nombreux obstacles. Il peut également surmonter des terrains difficiles tout en explorant de manière autonome des tunnels étroits, des grottes et des systèmes souterrains d’infrastructures urbaines. Les capacités rapides d’évitement et de perception des obstacles du robot sont encore améliorées. À l’avenir, dans diverses conditions extrêmes, comme après un tremblement de terre, après une catastrophe nucléaire ou lors d’un incendie de forêt, ces robots pourraient être très importants. Certaines régions et certains terrains sont trop difficiles ou dangereux d’accès pour les humains. Ces robots seront utiles pour de telles situations.
Ces dernières années, l’application de la recherche en robotique s’est développée. Les actions robotiques combinées aux technologies proprioceptives et de détection externe résolvent de nombreux problèmes de mouvement de robot. À l’avenir, l’exploration et l’application des chiens robots se développeront considérablement.
