En 2020, des chercheurs ont montré comment un robot à quatre pattes pouvait se déplacer dans divers environnements sans tomber, mais cette version de l’animal n’était pas capable d’anticiper ce que ses prochains pas révéleraient.
Le robot ne se fiait qu’à la perception proprioceptive, la conscience de son état interne, comme la jambe, le positionnement ou la vitesse.
Comme le robot devait sentir son environnement, il se déplaçait lentement dans l’espace. Pour augmenter la vitesse de l’animal, les chercheurs de l’université de Zurich ont ajouté la perception extéroceptive au robot, c’est-à-dire la capacité pour l’animal de voir le terrain à venir. Les chercheurs ont installé des capteurs de profondeur que l’animal utilise pour planifier ses futurs pas.
Tout en maintenant la vitesse et la stabilité, mais ces cartes ne sont pas parfaites, les capteurs de profondeur interprètent les surfaces molles et instables, comme la neige, comme des surfaces solides sur lesquelles il est impossible de marcher.
Les chercheurs ont entraîné l’animal à réviser sa carte lorsque la perception proprioceptive entre en conflit avec la perception extéroceptive. Avant de voir cette stratégie en action, ils ont dû entraîner le contrôleur du robot, le système informatique en charge des mouvements du robot, à naviguer dans divers environnements.
Les chercheurs ont créé un environnement virtuel où le contrôleur pouvait expérimenter différents terrains plus rapidement que dans le monde réel. Le contrôleur a eu accès à de nombreuses informations sur son environnement, du terrain à la friction, afin de pouvoir développer des mouvements optimaux dans la vie réelle.
Les animaux n’ayant pas accès à autant de données, ils ont appris à un contrôleur étudiant à imiter ces comportements idéaux en utilisant uniquement une carte de hauteur.
Ils ont ajouté du bruit aux tests de cartographie de hauteur pour simuler des scénarios où les capteurs de profondeur pourraient tomber en panne.
Il était ensuite temps de tester l’animal en laboratoire. Ils ont placé un bloc de mousse devant l’animal, qui apparaissait comme une surface solide sur sa carte de terrain. Une fois que l’animal a marché sur l’obstacle, le robot a modifié sa carte du terrain vers le bas en marchant sur le bloc avec ses pattes arrière pour tester les compétences du robot dans le monde réel.
Les chercheurs ont demandé à l’animal de faire une randonnée à travers la montagne d’Etzel en Suisse, le robot a traversé sans encombre un chemin criblé de racines et de végétation, terminant la randonnée à peu près aussi vite qu’un humain dans la plupart des expériences, les chercheurs pouvaient voir l’animal alors qu’ils le contrôlaient avec un joystick.
Ils ont réussi à déployer le robot de manière semi-autonome lors du défi souterrain darpa. Au lieu de contrôler activement sa direction, un humain envoyait à animal une commande pour se déplacer vers sa prochaine position et le robot planifiait son propre chemin pour y arriver.
En une heure, quatre robots animaux, ainsi que plusieurs robots volants, ont exploré avec succès un circuit souterrain de tunnels et de grottes. Ils ont remporté la compétition en détectant 23 artefacts cachés le long de leur parcours.
C’est un début prometteur de la façon dont les chercheurs imaginent les animaux, le destin, diriger des missions de recherche et de sauvetage ou explorer des planètes.
À l’avenir, les chercheurs espèrent pouvoir déployer les animaux de manière totalement autonome. Ne vous inquiétez pas si vous voyez des animaux testés dans un environnement proche de chez vous,
