Les robots sont désormais capables de faire… du skateboard !

Récemment, Sangli Teng, doctorant au Laboratoire d’autonomie computationnelle et de robotique de l’université du Michigan (CURLY Lab), a décidé de mettre au point un tout nouveau robot innovant. Ce dernier est capable de faire du… skateboard. Explications.

« Les approches actuelles de locomotion quadrupède ne prennent pas en compte les interactions riches en contacts avec les objectifs », a expliqué Sangli Teng, doctorant au Laboratoire d’autonomie computationnelle et de robotique de l’université du Michigan (CURLY Lab), et coauteur d’un nouvel article publié sur ArXiv. Sa solution : un cadre algorithmique pour l’entraînement des robots à l’apprentissage par renforcement, conçu spécifiquement pour gérer des tâches de contact complexes et évolutives.

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Le doctorant ajoutant : « Notre travail visait à concevoir un pipeline pour des tâches guidées par contact qui méritent d’être étudiées, notamment le skateboard. L’université du Michigan possède une longue expérience dans le développement de systèmes dynamiques hybrides, ce qui nous a incités à identifier ces effets hybrides grâce à des approches d’IA basées sur les données. »

Avec ses collègues, Sangli Teng a développé ce qu’ils appellent l’apprentissage hybride d’automates à temps discret (DHAL) : « Un cadre utilisant l’apprentissage par renforcement selon les politiques pour identifier et exécuter des changements de mode sans segmentation de trajectoire ni apprentissage de fonctions événementielles. En résumé, il s’agit d’un moyen de permettre aux robots de déterminer eux-mêmes quand et où leur comportement doit changer. Comparé aux méthodes existantes, le DHAL ne nécessite pas d’identification manuelle de la transition discrète ni de connaissance préalable du nombre d’états de transition », a précisé l’expert.

Grâce au DHAL, les robots sont capables de réaliser des mouvements plus fluides et plus intuitifs. Ces mouvements sont ici parfaitement adaptés au skateboard. Ils peuvent même monter sur les planches de manière autonome, tirer des chariots et naviguer avec succès dans un skatepark.

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« Nous prévoyons désormais d’appliquer ce cadre à d’autres scénarios, comme la manipulation adroite, c’est-à-dire la manipulation d’objets avec plusieurs doigts ou bras. Le DHAL devrait permettre de prédire le contact avec plus de précision, permettant ainsi aux algorithmes de planification et de contrôle de prendre de meilleures décisions », a conclu Sangli Teng. Par ailleurs, des scientifiques dévoilent un robot liquide capable de traverser les barreaux d’une cage.