Le chien Aibo de Sony pourrait bientôt marcher tranquillement et effectuer des routines de danse élaborées
Aibo, le chiot robot mignon développé par Sony, a été conçu pour être un compagnon domestique. Le robot peut déjà imiter de nombreux mouvements et comportements de vrais chiens, comme marcher sur quatre jambes, répondre quand il est appelé par son nom, réagissant aux jouets, effectuant des tours et répondant aux câlins.
Des chercheurs de Eth Zurich et Sony Group Corporation ont récemment développé des modèles basés sur le renforcement de RLL (RL) qui pourraient étendre davantage les capacités du robot AIBO. Ces modèles, décrits dans deux articles différents pré-émis sur arxivsont spécifiquement destinés à permettre au robot de marcher tranquillement et d’effectuer des routines de danse expressives, respectivement.
« Les utilisateurs de l’AIBO, le robot développé par Sony, ont mis en évidence le bruit des traces du robot alors qu’il se promène dans leur maison », a déclaré Ryo Watanabe, premier auteur des études, à Tech Xplore.
« Nous avons donc récemment conçu une approche RL basée sur la carte SIM à réel pour minimiser la vitesse de contact du pied dans le simulateur de physique pour obtenir une marche silencieuse. »
Pour réduire le bruit que le chiot AIBO fait en marche, Watanabe et ses collègues ont développé une nouvelle approche basée sur RL. Leur méthode a été formée pour atténuer et raidir activement chacune des articulations du robot, en tirant parti des données collectées par les capteurs sous ses pattes et en appliquant progressivement les pénalités sur des mouvements rapides qui produisent du bruit.
Les chercheurs ont appliqué leur approche à l’AIBO et ont évalué ses performances dans des expériences du monde réel. Ils ont ensuite comparé le bruit que le robot a fait lors de l’utilisation de leur méthode au bruit qu’il a fait lorsque sa locomotion a été guidée par d’autres méthodes basées sur RL et les contrôleurs actuellement utilisés par Sony.
« Nous avons constaté que notre contrôleur de locomotion diminue considérablement le bruit produit par le robot en marchant, ce qui le rend considérablement plus silencieux que les contrôleurs commerciaux de Sony et d’autres contrôleurs RL conventionnels », a déclaré Watanabe.
En plus d’équiper AIBO de la capacité de marcher plus tranquillement dans les environnements domestiques, les chercheurs ont décidé de renforcer ses compétences de divertissement. Plus précisément, ils ont créé un modèle appelé Deep Fourier Mimic (DFM), qui combine la représentation de mouvement avec RL pour produire des routines de danse plus expressives.
« La création de diverses mouvements artistiques pour les robots de divertissement prend du temps pour les concepteurs et généralement limitée à la lecture de mouvement simple », a expliqué Watanabe. « En revanche, DFM permet aux robots de divertissement d’imiter autant que possible un mouvement artistique tout en ajoutant une tâche supplémentaire, comme la locomotion. »
Watanabe et ses collègues ont montré que la nouvelle politique de danse qu’ils ont créée a entraîné des mouvements plus lisses et plus naturels. De plus, cela a permis au robot AIBO d’interagir avec les utilisateurs de nouvelles façons, de danser avec eux et d’imiter leurs mouvements.
« La politique de danse que nous avons développée non seulement suit les mouvements de référence, mais aussi les transitions entre différents modes de mouvement », a déclaré Watanabe.
Les nouvelles approches basées sur RF conçues par cette équipe de chercheurs pourraient être appliquées à l’AIBO, ce qui la rend plus silencieuse et améliore encore sa capacité à divertir les utilisateurs. De plus, ils pourraient être appliqués à d’autres robots ménagères ou à des systèmes robotiques conçus pour divertir les invités dans les parcs à thème dans le monde.
À l’avenir, Watanabe et ses collègues espèrent surmonter certaines des limites qu’ils ont observées lors du test des modèles dans des expériences du monde réel.
« Nous avons observé un compromis entre le calme et la robustesse pendant la marche », a ajouté Watanabe.
« Nous visons donc maintenant à développer une méthode pour apprendre une politique de marche qui est à la fois silencieuse et robuste en tirant parti des informations de perception. La méthode de danse expressive, en revanche, a montré un avantage pour des mouvements périodiques tels que la danse et la locomotion, mais pas pour les mouvements non périodiques comme la saisie, le coup de pied et la position debout, qui doivent actuellement être segmentées séparément. »
