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27 Oct, 2021

Des bottes pleines de pièces de monnaie aident le mini « guépard » à retomber sur ses pattes

Des bottes pleines de pièces de monnaie aident le mini « guépard » à retomber sur ses pattes

Le mini guépard (Cheetah) améliore ses compétences de chat. Gros plan d’un robot quadrupède argenté avec des bottes rouges imprimées en 3D, debout sur un tapis de mousse avec une échelle en arrière-plan.

À mesure que les robots quadrupèdes apprennent à effectuer des tâches de plus en plus dynamiques, ils risquent de passer de plus en plus de temps sans être debout. Ils ne tomberont pas nécessairement (bien que cela soit inévitable, car ce sont des robots à pattes après tout), mais ils seront en vol d’une manière ou d’une autre. La phase de vol la plus risquée serait une chute d’une hauteur importante, car il est presque certain qu’elle briserait votre robot très coûteux et toute charge utile qu’il pourrait avoir.

Les chutes ne sont pas un problème propre aux robots, et il n’est pas surprenant que les quadrupèdes dans la nature aient déjà résolu ce problème. Ou du moins, il a déjà été résolu par les chats, qui sont capables d’atterrir sur leurs pattes de manière fiable pour atténuer les dommages causés par les chutes. Pour enseigner cette astuce aux robots quadrupèdes, des roboticiens de l’université de Notre Dame ont appris à un quadrupède Mini Cheetah à se redresser dans les airs, à l’aide de bottes remplies de pièces de monnaie.

Si cette recherche vous semble un peu familière, c’est parce que des travaux de l’ETH Zurich ont examiné l’utilisation des jambes pour réorienter leur quadrupède SpaceBok en microgravité. Ce travail avec Mini Cheetah doit cependant faire face à la gravité terrestre, ce qui impose des contraintes de temps assez sévères à toute la réorientation, la pénalité en cas d’échec étant un robot écrasé plutôt qu’un simple rebond bizarre. Lorsqu’il a été demandé aux chercheurs de l’ETH Zurich ce qui pourrait améliorer les performances de SpaceBok, ils ont répondu que « des chaussures lourdes aideraient certainement », et il semble que les gens de Notre Dame aient eu la même idée, qu’ils ont pu mettre en œuvre sur Mini Cheetah.

Les jambes de Mini Cheetah (comme celles de nombreux robots) ont été spécifiquement conçues pour être légères, car elles doivent se déplacer rapidement, et il faut minimiser la masse qui va et vient à chaque pas pour rendre le robot aussi efficace que possible. Mais pour qu’un robot puisse se réorienter en l’air, il doit commencer à balancer autant de masse que possible.

Chacune des jambes de Mini Cheetah a été modifiée par des bottes imprimées en 3D, contenant chacune deux rouleaux de pièces de 5 cents américains, ce qui ajoute environ 500 g à chaque pied – suffisamment pour faire bouger le robot comme il le doit. La raison pour laquelle les bottes en nickel sont importantes est que le seul moyen dont dispose Mini Cheetah pour changer d’orientation en tombant est de battre des jambes. Lorsque ses jambes se déplacent dans un sens, son corps se déplace dans l’autre sens, et plus les jambes sont lourdes, plus elles peuvent exercer de force sur le corps.

Comme pour tout ce qui touche à la robotique, faire en sorte que le matériel fasse ce que l’on veut qu’il fasse ne représente que la moitié de la bataille. Ou parfois beaucoup, beaucoup moins que la moitié de la bataille. La difficulté pour Mini Cheetah de se retourner tout seul est qu’il dispose d’un temps très, très court pour trouver comment le faire correctement. Il doit détecter qu’il tombe, déterminer son orientation, élaborer un plan pour se remettre sur ses pieds, puis exécuter ce plan avec succès. Le robot n’a pas le temps de réfléchir à tout cela lorsqu’il commence à tomber. La technique que les chercheurs ont mise au point pour lui permettre de faire ce qu’il doit faire s’appelle une approche « réflexe ». Vince Kurtz, premier auteur de l’article décrivant cette technique, explique comment elle fonctionne :

Bien que les algorithmes d’optimisation de trajectoire soient de plus en plus performants, ils ne sont toujours pas assez rapides pour trouver une solution à partir de zéro dans la fraction de seconde qui sépare le moment où le robot détecte une chute et celui où il doit commencer un mouvement de récupération. Nous avons contourné ce problème en laissant tomber le robot plusieurs fois en simulation, où nous pouvons prendre tout le temps nécessaire pour trouver une solution, et en formant un réseau neuronal pour imiter l’optimiseur de trajectoire. Le réseau neuronal formé associe les orientations initiales à des trajectoires qui font atterrir le robot sur ses pieds. C’est ce que nous appelons l’approche « réflexe », car le réseau neuronal a essentiellement appris une réponse automatique qui peut être exécutée lorsque le robot détecte qu’il est en train de tomber.

Cette technique fonctionne assez bien, mais il existe quelques contraintes, dont la plupart ne sembleraient pas si graves si nous ne comparions pas des robots quadrupèdes à des animaux quadrupèdes. Les chats sont tout simplement super compétents dans ce qu’ils font, explique Vince Kurtz, et il sera très difficile pour un robot d’imiter leur capacité à se tordre rapidement dans une configuration d’atterrissage favorable, quelle que soit leur orientation de départ :

Plus je fais des recherches en robotique, plus j’apprécie l’incroyable nature, et ce projet en est un excellent exemple. Les chats peuvent effectuer une rotation complète de 180° lorsqu’ils sont lâchés à hauteur d’épaule. Notre robot s’est heurté à des limites de couple lors d’une rotation de 90° à partir d’environ 3 mètres du sol. L’utilisation du mouvement 3D complet constituerait une grande amélioration (la rotation latérale devrait être plus facile car le moment d’inertie du robot est plus faible dans cette direction), mais je serais surpris que cela suffise pour atteindre les performances d’un chat.

Le plus grand défi que je vois dans le passage de la 2D à la 3D est celui des auto-collisions. Empêcher le robot de se frapper lui-même semble simple, mais les auto-collisions imposent des contraintes non convexes plutôt désagréables qui rendent numériquement difficile (mais pas impossible) la recherche de solutions de haute qualité par les algorithmes d’optimisation de trajectoire.

Enfin, il a été demandé à Vince Kurtz de parler de l’intérêt d’explorer les épines flexibles actionnées pour les robots quadrupèdes. Nous savons que de telles épines présentent de nombreux avantages (un parent éloigné du Mini Cheetah en possédait une, par exemple), mais qu’elles sont également assez complexes. Alors, cela en vaut-il la peine ?

C’est une question intéressante. Il est certain que dans le cas du chat qui tombe, une colonne vertébrale flexible serait utile, à la fois pour avoir une distribution de masse naturellement flexible et pour la conception du contrôleur, puisque nous pourrions être en mesure d’imiter directement le mouvement de flexion et de torsion des chats. De même, une colonne vertébrale flexible pourrait être utile pour les tâches comportant de grandes phases de vol, comme les problèmes de saut dans l’espace abordés dans l’article de l’ETH.

Ceci étant dit, la réorientation dans l’air n’est pas la tâche principale de la plupart des robots quadrupèdes, et il ne me semble pas évident qu’une colonne vertébrale flexible soit d’un grand secours pour marcher, courir ou se déplacer sur un terrain accidenté. De plus, les plates-formes matérielles existantes avec des dos rigides comme le Mini Cheetah sont tout à fait capables et je pense que nous n’avons pas encore débloqué tout le potentiel de ces robots. Les algorithmes de contrôle sont toujours le principal facteur limitant pour les robots à pattes d’aujourd’hui, et l’ajout d’une colonne vertébrale flexible rendrait probablement les problèmes de contrôle encore plus difficiles.

https://spectrum.ieee.org/mini-cheetah-robots-feline-skills

https://spectrum.ieee.org/legged-robots-surprisingly-well-low-gravity