27 Avr, 2021

Les exosquelettes robotiques pourraient un jour marcher seuls

Biotechnologie, Business, Electronique, Energie, Informatique, Intelligence Artificielle, Logiciel, Matériel, NTIC, Open Source, Technologie, Télécoms

Le chercheur en robotique Brokoslaw Laschowski marche à l’aide de l’exosquelette robotique de son équipe

L’IA et les caméras portables pourraient aider les exosquelettes à agir un peu comme des véhicules autonomes

Les ingénieurs, avec l’intelligence artificielle et les caméras portables, visent désormais à aider les exosquelettes robotiques à marcher seuls.

De plus en plus de chercheurs du monde entier développent des exosquelettes du bas du corps pour aider les gens à marcher. Ce sont essentiellement des robots marcheurs que les utilisateurs peuvent attacher à leurs jambes pour les aider à bouger.

Un problème avec ces exosquelettes : ils dépendent souvent des commandes manuelles pour passer d’un mode de locomotion à un autre, comme de la position assise à la position debout, ou debout pour marcher, ou marcher sur le sol pour monter ou descendre des escaliers. S’appuyer sur des manettes de jeu ou des applications pour téléphones intelligents chaque fois que vous voulez changer la façon dont vous voulez bouger peut s’avérer gênant et pénible mentalement, souligne Brokoslaw Laschowski , chercheur en robotique à l’Université de Waterloo au Canada.

Les scientifiques travaillent sur des moyens automatisés pour aider les exosquelettes à reconnaître quand changer les modes de locomotion – par exemple, en utilisant des capteurs attachés aux jambes qui peuvent détecter les signaux bioélectriques envoyés de votre cerveau à vos muscles pour leur dire de bouger. Cependant, cette approche comporte un certain nombre de défis, tels que la façon dont la conductivité cutanée peut changer lorsque la peau d’une personne transpire ou sèche.

Aujourd’hui, plusieurs groupes de recherche expérimentent une nouvelle approche : équiper les utilisateurs d’exosquelettes de caméras portables pour fournir aux machines des données de vision qui leur permettront de fonctionner de manière autonome. Un logiciel d’intelligence artificielle (IA) peut analyser ces données pour reconnaître les escaliers, les portes et d’autres caractéristiques de l’environnement environnant et calculer la meilleure façon de réagir.

Brokoslaw Laschowski dirige le projet ExoNet , la première base de données open-source d’images de caméras portables haute résolution de scénarios de locomotion humaine. Il contient plus de 5,6 millions d’images d’environnements de marche réels en intérieur et en extérieur. L’équipe a utilisé ces données pour former des algorithmes d’apprentissage en profondeur ; leurs réseaux de neurones convolutifs peuvent déjà reconnaître automatiquement différents environnements de marche avec une précision de 73% « malgré la grande variance des différentes surfaces et objets détectés par la caméra portable », note Brokoslaw Laschowski .

Selon Brokoslaw Laschowski, une limitation potentielle de leur travail est leur dépendance aux images 2D conventionnelles, tandis que les caméras de profondeur pourraient également capturer des données de distance potentiellement utiles. Lui et ses collaborateurs ont finalement choisi de ne pas s’appuyer sur des caméras de profondeur pour un certain nombre de raisons, notamment le fait que la précision des mesures de profondeur se dégrade généralement sous l’éclairage extérieur et à mesure que la distance augmente, dit-il.

Dans des travaux similaires, des chercheurs de Caroline du Nord ont demandé à des volontaires équipés de caméras montées sur leurs lunettes ou attachées à leurs genoux de traverser une variété de paramètres intérieurs et extérieurs pour capturer le type de données d’image que les exosquelettes pourraient utiliser pour voir le monde qui les entoure. L’objectif ?

« Pour automatiser le mouvement», déclare Edgar Lobaton , chercheur en génie électrique à la North Carolina State University. Il dit qu’ils se concentrent sur la façon dont les logiciels d’IA pourraient réduire l’incertitude due à des facteurs tels que le flou de mouvement ou les images surexposées « pour assurer un fonctionnement en toute sécurité. Nous voulons nous assurer que nous pouvons vraiment nous fier à la vision et à l’IA avant de les intégrer dans le matériel. «

À l’avenir, Brokoslaw Laschowski et ses collègues se concentreront sur l’amélioration de la précision de leur logiciel d’analyse environnementale avec de faibles besoins de calcul et de stockage en mémoire, ce qui est important pour les opérations embarquées en temps réel sur des exosquelettes robotiques. Lobaton et son équipe cherchent également à rendre compte de l’incertitude introduite dans leurs systèmes visuels par les mouvements.

En fin de compte, les chercheurs d’ExoNet souhaitent explorer comment les logiciels d’IA peuvent transmettre des commandes aux exosquelettes afin qu’ils puissent effectuer des tâches telles que monter des escaliers ou éviter les obstacles en fonction de l’analyse d’un système des mouvements actuels d’un utilisateur et du terrain à venir. S’inspirant des voitures autonomes, ils cherchent à développer des exosquelettes autonomes capables de gérer la tâche de marche sans intervention humaine, explique Brokoslaw Laschowski.

Cependant, ce dernier ajoute: «La sécurité des utilisateurs est de la plus haute importance, d’autant plus que nous travaillons avec des personnes à mobilité réduite, » résultant peut-être d’un âge avancé ou d’un handicap physique.

« L’utilisateur de l’exosquelette aura toujours la possibilité de passer outre le système. si l’algorithme de classification ou le contrôleur prend une mauvaise décision. »