Les robots apprennent à  se tenir au mur pour éviter de tomber

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Les robots apprennent à  se tenir au mur pour ne pas tomber. Le début d’un comportement vraiment plus naturel.

Les robots apprennent à  se tenir au mur pour ne pas tomber. Le début d’un comportement vraiment plus naturel.

C’en est-il terminé des robots qui tombent ? Des chercheurs de l’Université de Lorraine ont développé un système «Damage Reflex» («D-Reflex») qui permet à  un robot humanoà¯de TALOS de s’appuyer de lui-même contre un mur lorsque l’une de ses chambres est cassée, un peu comme un humain qui viendrait de perdre l’équilibre.

Le système doté d’un réseau de neurones utilise son expérience »“ dans ce cas, pas moins de 882 000 simulations d’entraînement »“ pour trouver rapidement un point sur le mur qui serait le plus à  même de lui offrir la stabilité recherchée. Le robot n’a pas besoin de savoir à  quel point il est endommagé et il peut se rétablir aussi rapidement qu’une vraie personne.

Le résultat, comme IEEE Spectrum le précise, est précisément ce à  quoi vous pensez. Plutôt que de tomber au sol et de devenir totalement inutilisable, le robot s’appuie contre le mur comme quelqu’un qui viendrait de perdre son appui et/ou son équilibre. Ce n’est pas particulièrement gracieux et cela nécessite que le robot arrête sa main au moment o๠il établit le contact, mais c’est efficace trois fois sur quatre.

D-Flex ne garantit pas d’empêcher toutes les chutes, notamment parce qu’il ne peut pas prendre en compte toutes les positions ou surfaces possibles. Le système n’aide pas non plus le robot à  se remettre une fois avoir prévenu la catastrophe »“ vous ne verrez donc pas le robot boiter le long du mur jusqu’à  trouver de l’aide. L’approche actuelle est aussi basée sur un bot stationnaire, elle n’aidera en aucun cas si un mécanisme flanche en plein mouvement.

Les chercheurs espèrent pouvoir rendre leur système opérationnel lorsque le robot est en mouvement, évidemment, et imagine des robots qui puissent attraper une chaise ou tout autre objet complexe lorsqu’une chute est imminente. Cela pourrait permettre de ne pas avoir à  remplacer des robots industriels, par exemple, et conduirait aussi à  des humanoà¯des plus «naturels» qui peuvent apprendre à  utiliser leur environnement à  leur avantage.

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