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Des robots aussi résilients que des animaux, ResiBots, Jean-Baptiste Mouret

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Marie Pinhas-Diena, responsable de la communication scientifique l T. 01 44 27 22 89 l M. marie.pinhas@upmc.fr

Des robots aussi résilients que des animaux, ResiBots, Jean-Baptiste Mouret

Robots with animal-like resilience, ResiBots

Malgré plus de 50 ans de recherche en robotique, la plupart des robots existants sont loin d’être aussi résilients que les animaux : ce sont des machines fragiles qui stoppent facilement de fonctionner lorsque les conditions deviennent difficiles. Le but du projet est de changer cette situation en proposant de nouveaux algorithmes permettant à des robots autonomes de continuer leurs missions dans des situations complètement imprévues, et notamment des dommages matériels.

 

Jean-Baptiste Mouret. D. R.

 

L’approche actuelle pour la tolérance aux pannes est pour beaucoup héritée des systèmes critiques comme les vaisseaux spatiaux ou les centrales nucléaire. Elle est difficile à mettre en oeuvre sur des robots autonomes plus « grand public » car elle repose sur des diagnostics automatiques, qui nécessitent de nombreux capteurs internes et rendent donc les robots chers et complexes, et sur des plans d'urgence, dont le choix dépend de la qualité du diagnostic et qui ne peuvent répondre à toutes les situations.

 

Dans ce projet, nous prenons à contrepied l’approche classique en supprimant le concept de diagnostic : il n’est pas nécessaire de comprendre la source du problème pour pouvoir trouver un comportement permettant de continuer la mission. À la place d’une approche diagnostic/traitement, nous allons utiliser des algorithmes d’apprentissage par essai-erreur (type apprentissage par renforcement): le robot pourra faire quelques essais jusqu’à trouver un comportement qui fonctionne malgré le dommage. Notre objectif est de faire des algorithmes qui permettront à un robot de trouver un nouveau comportement en moins d’une vingtaine d’essais et moins de 2 minutes, c’est à dire beaucoup plus rapidement que ce que l’on sait faire actuellement. Nous testerons nos idées sur trois robots : un robot mobile avec un bras (conçu par nous), un robot hexapode hybride roue-pattes (conçu dans notre équipe à l’UPMC), et le robot humanoïde iCub (conçu à l’IIT, en Italie).

 

Ce robot hexapode est utilisé dans nos expériences pour évaluer nos algorithmes. Il a ici la patte avant gauche cassée. Le robot embarque une batterie, un ordinateur sous GNU/Linux, et une caméra 3D. Grâce à un algorithme d’odométrie visuelle, la caméra 3D permet au robot d’évaluer sa vitesse de déplacement et donc d'évaluer sa performance sans dispositif externe. © Antoine Cully/UPMC 2015

 

À la fin du projet, nous espérons pouvoir mettre un robot dans une pièce, lui casser des pièces mécaniques (par exemple couper une patte en deux ou bloquer le bras), et observer le robot apprendre en quelques minutes à compenser le dommage, et ce en toute autonomie. Par exemple, notre robot marcheur pourrait réapprendre à marcher avec uniquement 5 pattes, dans toutes les directions, et tout en prenant en compte les obstacles pendant l’apprentissage.

 

Les résultats escomptés Le but de ce projet est de proposer et valider de nouveaux algorithmes d’adaptation aux dommages. D’une manière générale, personne ne souhaite acheter un robot qui deviendrait inutilisable au moindre petit problème : il est souvent préférable que le robot puisse continuer de fonctionner le plus longtemps possible, même si sa performance se dégrade. Imaginons, par exemple, un robot de secours utilisé après un tremblement de terre pour chercher des survivants. Si ce robot est partiellement cassé, par exemple suite à la chute d’un débris, il devrait pouvoir continuer sa mission sans nécessiter que les secouristes prennent du temps pour venir le dépanner.

 

À terme, ces algorithmes pourraient équiper la plupart des robots autonomes, comme par exemple les robots de service (e.g. les robots d’assistance à la personne, qui vont s’user et se détériorer), les robots d’intervention (qui interviennent là où il est difficile d’envoyer un humain), les robots de secours (qui aident les secouristes suite à des catastrophes), ou même les robots qui commencent à être utilisés dans l’agriculture.

Pour en savoir plus :

Ce projet se déroulera à l’Inria - Nancy Grand Est, dans l’équipe Larsen (Long-term Autonomy and interaction skills for Robots in a Sensing ENvironment). Avant le début de ce projet, Jean-Baptiste Mouret était à l’institut des systèmes intelligents et robotiques (Isir, UPMC/CNRS/Inserm)Nouvelle fenêtre.

 

La page personnelle de Jean-Baptiste Mouret.Nouvelle fenêtre

 

Le portrait de Jean-Baptiste Mouret sur le site de l'INS2I du CNRS.Nouvelle fenêtre



27/03/15