Un robot quadrupède peut faire du parkour et marcher sur les décombres
Le robot ANYmal n'a depuis longtemps aucun problème à affronter le terrain pierreux des sentiers de randonnée suisses. Des chercheurs de l'ETH Zurich ont désormais enseigné de nouvelles compétences à ce robot quadrupède: il se montre plutôt adepte du parkour, un sport devenu très populaire qui consiste à utiliser des manœuvres athlétiques pour franchir en douceur les obstacles en milieu urbain. ANYmal est également compétent pour gérer les terrains difficiles que l'on trouve couramment sur les chantiers de construction ou dans les zones sinistrées.
L'ouvrage est publié dans la revue Robotique scientifique.
Pour enseigner ces nouvelles compétences à ANYmal, deux équipes, toutes deux issues du groupe dirigé par le professeur Marco Hutter du Département de génie mécanique et des procédés de l'ETH, ont suivi des approches différentes.
Épuiser les options mécaniques
Nikita Rudin, doctorant à l'ETH Zurich, travaille dans l'une des équipes et pratique le parkour pendant son temps libre. « Avant le début du projet, plusieurs de mes collègues chercheurs pensaient que les robots à pattes avaient déjà atteint les limites de leur potentiel de développement », dit-il, « mais j'avais un avis différent. En fait, j'étais sûr qu'on pouvait faire beaucoup plus avec la mécanique des robots à pattes.
Avec sa propre expérience du parkour à l'esprit, Rudin a décidé de repousser encore les limites de ce qu'ANYmal pouvait faire. Et il a réussi, en utilisant l’apprentissage automatique pour enseigner de nouvelles compétences au robot quadrupède. ANYmal peut désormais escalader les obstacles et effectuer des manœuvres dynamiques pour en redescendre.
Au cours du processus, ANYmal a appris comme le ferait un enfant, par essais et erreurs. Désormais, lorsqu'il se trouve confronté à un obstacle, ANYmal utilise sa caméra et son réseau de neurones artificiels pour déterminer à quel type d'obstacle il est confronté. Il exécute ensuite des mouvements qui semblent susceptibles de réussir sur la base de son entraînement antérieur.
Est-ce là toute l’étendue de ce qui est techniquement possible ? Rudin suggère que c’est en grande partie le cas pour chaque nouvelle compétence individuelle. Mais il ajoute que cela laisse encore beaucoup de possibilités d’amélioration. Il s'agit notamment de permettre au robot d'aller au-delà de la résolution de problèmes prédéfinis et de lui demander de négocier des terrains difficiles comme des zones sinistrées parsemées de décombres.
Combiner les technologies nouvelles et traditionnelles
Préparer ANYmal précisément pour ce type d’application était l’objectif de l’autre projet, mené par Fabian Jenelten, collègue de Rudin et doctorant à l’ETH. Mais plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'apprentissage automatique, Jenelten l'a combiné avec une approche éprouvée utilisée en ingénierie de contrôle, connue sous le nom de contrôle basé sur un modèle.
Cela permet d'enseigner plus facilement au robot des manœuvres précises, telles que la façon de reconnaître et de franchir les interstices et les recoins des tas de décombres. À son tour, l’apprentissage automatique aide le robot à maîtriser des schémas de mouvement qu’il peut ensuite appliquer de manière flexible dans des situations inattendues.
« La combinaison des deux approches nous permet de tirer le meilleur parti d'ANYmal », explique Jenelten.
En conséquence, le robot quadrupède est désormais plus à même de prendre pied sur des surfaces glissantes ou des rochers instables. ANYmal sera bientôt également déployé sur des chantiers de construction ou dans des endroits trop dangereux pour les personnes, par exemple pour inspecter une maison effondrée dans une zone sinistrée.
