TOUT robot a une nouvelle compétence : le parkour

ANYmal, un robot à quatre pattes, se montre plutôt doué en parkour, un sport basé sur l’utilisation de manœuvres athlétiques pour surmonter efficacement les obstacles dans un environnement urbain.

ANYmal n’a depuis longtemps aucun problème à gérer le revêtement pierreux des sentiers de randonnée suisses. Aujourd’hui, des scientifiques de l’ETH Zurich lui ont enseigné de toutes nouvelles compétences, notamment la gestion des terrains difficiles couramment découverts lors de la création de sites Web ou dans des points chauds.

Pour enseigner à TOUS les toutes nouvelles compétences, deux groupes, tous deux du groupe dirigé par Marco Hutter, professeur au département de génie mécanique et des procédés, a suivi différentes approches.

Le robot quadrupède ANYmal pratique le parkour dans une salle de l’ETH Zurich. (Crédit : Nikita Rudin/ETH Zurich)

Le doctorant de l’ETH Nikita Rudin fait partie des équipes et pratique le parkour pendant son temps libre. « Avant le début du projet, beaucoup de mes collègues chercheurs pensaient que la robotique à pattes avait déjà atteint les limites de sa capacité de développement », déclare-t-il, « mais j’avais un point de vue différent. J’étais sûr que l’on pouvait faire beaucoup plus avec cette robotique. mécanique de la robotique à pattes. « 

Fort de sa propre expérience du parkour, Rudin a décidé de repousser encore plus les limites de ce qu’ANYmal pourrait faire. Et il a prospéré en utilisant l’apprentissage automatique pour enseigner de nouvelles capacités au robot quadrupède. ANYmal peut désormais franchir les barrières 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 est confronté à un défi, ANYmal utilise sa caméra électronique et son réseau de neurones synthétiques pour déterminer à quel type d’obstacle il est confronté. Il exécute ensuite des mouvements qui promettent de réussir sur la base de sa formation antérieure.

Est-ce le degré complet de ce qui est techniquement possible ? Rudin suggère que c’est principalement le cas pour chaque nouvelle compétence privée. Il ajoute que cela laisse encore beaucoup d’améliorations potentielles, notamment permettre au robot d’aller au-delà de la résolution de problèmes prédéfinis et lui demander plutôt de négocier des surfaces difficiles comme des zones de catastrophe jonchées de décombres.

Préparer TOUT pour exactement ce genre de choses. L’application était l’objectif de l’autre tâche, réalisée par Fabian Jenelten, collaborateur de Rudin et doctorant à l’ETH. Mais plutôt que de dépendre uniquement de l’intelligence artificielle, Jenelten l’a combinée avec une méthode éprouvée utilisée dans l’ingénierie de contrôle, connue sous le nom de contrôle basé sur un modèle. Cela fournit une méthode plus simple pour enseigner 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’intelligence artificielle assiste le maître robotique dans ses schémas de mouvement afin qu’il puisse ensuite appliquer avec flexibilité dans des scénarios imprévus. « La combinaison des deux approches nous permet de tirer le meilleur parti d’ANYmal », déclare Jenelten.

En conséquence, le robot quadrupède est désormais plus à même d’acquérir une assise sûre sur des surfaces glissantes ou des pierres instables. ANYmal sera également bientôt publié sur des sites de construction ou partout où cela est trop dangereux pour les particuliers – par exemple pour vérifier une maison effondrée dans un point chaud.

Les toutes nouvelles capacités d’ANYmal sont détaillées dans le journal.