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12.05.14 - Capable de réagir sur le vif, le robot développé par des chercheurs de l’EPFL attrape des objets de formes et de mouvements complexes en une fraction de seconde.

Paume ouverte, le robot est totalement immobile. Une fraction de seconde plus tard, il se détend d’un coup et attrape, en plein vol, des objets - raquette de tennis, balle, bouteille - lancés dans sa direction. Ce bras, long d’environ 1,5 mètre et dressé à la verticale, est doté de trois articulations et d’une main sophistiquée à quatre doigts. Programmée par le Laboratoire d’algorithmes et systèmes d’apprentissage de l’EPFL (LASA), cette plateforme est destinée à tester des solutions robotiques pour la capture d’objets en mouvement. Unique, elle a la capacité d’attraper des projectiles de formes diverses et irrégulières en moins de 5 centièmes de secondes.

«De plus en plus présents dans notre quotidien et appelés à assumer des tâches variées, les robots devront notamment être capables de rattraper ou d’éviter des objets de nature complexe et en plein mouvement, commente Aude Billard, qui dirige le LASA. Nous avons donc non seulement besoin de machines pouvant réagir sur le vif, mais également prédire les dynamiques de l’objet et générer un mouvement dans la direction inverse.»

La capacité d’attraper des choses en vol implique d’intégrer de nombreux paramètres et de réagir aux imprévus en un temps record. «Souvent préprogrammées, les machines d’aujourd’hui ne peuvent pas assimiler rapidement des changements de données, ajoute Aude Billard. Elles sont donc obligées de recalculer les trajectoires, ce qui leur demande beaucoup trop de temps, dans une situation où la moindre fraction de seconde peut se révéler déterminante.»

Par imitation

Pour obtenir cette rapidité et cette capacité d’adaptation, les chercheurs du LASA se sont inspirés de la manière dont les humains eux-mêmes apprennent: par imitation et tâtonnements. Dénommée Programming by demonstration, cette technique consiste non pas à donner une commande fixe au robot, mais à lui montrer des exemples de trajectoires possibles. Il s’agit de guider le bras manuellement vers la cible qui lui est projetée et à répéter cet exercice à plusieurs reprises.

Les recherches ont été menées avec une balle, une bouteille vide, une bouteille à moitié pleine, un marteau et une raquette de tennis. Ces cinq objets courants ont été choisis parce qu’ils offrent un panel varié de situations où la partie de l’objet que le robot doit attraper (le manche de la raquette par exemple) ne correspond pas à son centre de gravité. Le cas de la bouteille offre même un défi supplémentaire, puisque ce centre va jusqu’à se déplacer plusieurs fois au cours de sa trajectoire. Projetés dans l’air, tous ces ustensiles feront des mouvements d’autant plus complexes, impliquant souvent plusieurs axes, et donc intéressants à soumettre aux capacités du robot.

Dans une première phase d’apprentissage, les objets sont lancés plusieurs fois en direction du robot. Grâce à une série de caméras situées tout autour de lui, celui-ci enregistre leurs trajectoires, vitesses et mouvements rotationnels spécifiques comme modèles. Toutes ces données forment une dynamique. Les chercheurs vont la traduire en une équation, qui permet ensuite au robot de se positionner très rapidement dans la bonne direction à chaque fois que l’objet lui est relancé. Durant les quelques millisecondes que dure l’approche, la machine affine et corrige la trajectoire pour une capture en temps réel et de haute précision. Une efficacité qui est encore accrue par le développement de contrôleurs qui couplent et synchronisent les mouvements des doigts et de la main.

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