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RaiBo, un robot qui file à 11 km/h dans le sable

Une équipe coréenne a développé une technologie permettant à un robot quadrupède de se déplacer sans problème sur des sols déformables. La machine a été entraînée par apprentissage par renforcement.

Planté haut sur des pattes de 50 cm, Mini Cheetah (mini guépard) est à la base un robot quadrupède du laboratoire de robotique biomimétique du Massachusetts Institute of Technology (Etats-Unis), servant de plateforme de développement à toute sorte de projets.

RaiBo est déjà capable de faire des saltos arrière et de jouer au ballon

On l’a vu effectuer des saltos arrière, courir à toute vitesse, jouer à plusieurs au ballon. Fin janvier 2023, le laboratoire de robotique et d’intelligence artificielle de l’Institut supérieur coréen des sciences et technologies (KAIST) a dévoilé dans un article de Science Robotics les résultats de ses travaux sur le robot : la machine, rebaptisée RaiBo, est capable de courir à 3 mètres par seconde, soit près de 11 km/h, sur le difficile terrain d’une plage de sable.

Difficile car le sable constitue une surface déformable, instable, qui change dès lors que les pattes d’un robot s’y enfonce et gêne par nature la progression.

Des réseaux de neurones entraînés en simulation réaliste

L’équipe a d’abord conçu un environnement simulé réaliste, c’est-à-dire respectant les lois de la physique relatives, entre autres, à la force et à l’angle de pénétration des pattes de RaiBo dans le sol, à la friction avec le matériau, à la formation de cratères dans la matière sous l’effet de l’impact, etc. Cette simulation a été utilisée pour entraîner les réseaux de neurones du robot par apprentissage par renforcement. A savoir une approche par essai-erreur.

Dans les projets impliquant ce type d’apprentissage, les chercheurs ont la plupart du temps, comme ici, recours à de la simulation numérique au lieu de lancer directement leur machine en condition réelles et la faire se tromper et recommencer un nombre incalculable de fois. Cela évite de fastidieuses manipulations et l’apprentissage va plus vite, avant d’être prolongé sur le terrain. Car la simulation n’approche évidement jamais parfaitement la réalité et ne peut de toute façon pas proposer tous les cas [...]

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