Le robot à quatre pattes ANYmal, développé par des chercheurs de l'ETH Zürich en Suisse, a appris à exécuter des éléments de parkour pour surmonter des obstacles. Au cours des tests, le robot a réussi à sauter par-dessus des gouffres, à monter et descendre des barrières et à s'accroupir pour passer en dessous.
L'équipe de l'ETH Zürich a introduit l'approche originale d'ANYmal en matière d'apprentissage par renforcement en 2019 et a amélioré en 2022 la capacité du robot à détecter le mouvement et l'emplacement. En 2023, l’équipe a fait la démonstration de trois robots ANYmal, testés dans des conditions aussi proches que possible du terrain lunaire et martien. L'ETH Zürich estime que de tels robots aideront les futurs rovers martiens à éviter les obstacles. Chaque robot était équipé d'un lidar, préconfiguré pour exécuter des fonctions spécifiques. Par exemple, l'objectif principal du modèle Scout était d'étudier l'environnement à l'aide de caméras RVB. Ce robot a également utilisé un scanner pour cartographier les zones et les objets d’intérêt à l’aide de filtres qui laissaient passer différentes zones du spectre lumineux. Parallèlement, le modèle Scientist était équipé d'un bras robotique doté de MIRA (spectomètre Raman instantané) et MICRO (scanner d'images microscopiques). Le premier outil permet d'identifier les produits chimiques présents dans les matériaux trouvés à la surface de la zone de démonstration, en se concentrant sur la façon dont ils diffusent la lumière, et le second transmet leurs images.
Ils ont maintenant décidé de rendre ANYmal plus maniable. Le parkour est assez complexe en termes de robotique, car il nécessite que le robot « effectue des manœuvres dynamiques à la limite de ses capacités, tout en contrôlant précisément les mouvements du corps et des membres ». Pour réussir, ANYmal doit être capable de ressentir l'environnement et de s'adapter aux changements rapides, en choisissant un chemin possible et une séquence de mouvements parmi un ensemble de compétences programmées en temps réel.
L'approche de l'équipe suisse combine l'apprentissage automatique et le contrôle basé sur des modèles. Ils ont divisé la tâche en trois composants interconnectés : un module de perception qui traite les données des caméras embarquées et du lidar pour estimer le terrain ; un module de mouvement avec un catalogue programmé de mouvements pour surmonter certains terrains ; et un module de navigation, qui aide le module de mouvement à choisir les compétences à utiliser pour naviguer sur divers obstacles et terrains à l'aide de commandes intermédiaires.
L'apprentissage automatique a été utilisé pour enseigner à TOUS de nouvelles compétences par essais et erreurs, notamment la navigation dans les obstacles et l'apprentissage de la montée et de la descente. La caméra et le réseau neuronal du robot lui permettent de sélectionner les meilleures manœuvres sur la base d'un entraînement préalable. Le contrôle basé sur un modèle a été utilisé pour apprendre à ANYmal à reconnaître les écarts entre les obstacles et à les surmonter.
En conséquence, le robot a pu sauter d'une boîte à l'autre à une distance allant jusqu'à 1 m. Il s'est approché du bord de la boîte et a regroupé trois pattes, prolongeant la quatrième. ANYmal a également pu descendre d'une caisse de 1 m de haut et remonter.
De plus, l’équipe a testé la capacité d’ANYmal à marcher : le robot a réussi à monter des escaliers, des pentes, de petits obstacles aléatoires, etc.
ANYmal a encore ses limites lorsqu'il s'agit de naviguer dans le monde réel. Par exemple, les auteurs notent qu’ils devront tester l’évolutivité de leur approche à des scénarios plus diversifiés et non structurés avec un plus large éventail d’obstacles. Cette approche nécessite également plus de temps pour être peaufinée, car elle implique huit réseaux de neurones qui doivent être configurés séparément, et les modifications apportées à l'un nécessiteront le recyclage des autres.
Pendant ce temps, des chercheurs de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, inspirés par les droïdes de combat Star Wars et ANYmal, ont créé un robot monocycle, Ringbot, qui s'équilibre à l'aide de jambes extensibles.
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