ANYmal peut faire du parkour et marcher sur des décombres

Depuis quelque temps, ANYmal n'a aucun mal à affronter le terrain caillouteux des sentiers de randonnée suisses. Des scientifiques de l'ETH Zurich ont appris à ce robot quadrupède de nouvelles compétences : il s'avère plutôt doué pour le parkour, un sport basé sur des manœuvres athlétiques pour franchir en douceur des obstacles dans un environnement urbain, qui est devenu très populaire. ANYmal maîtrise également les terrains délicats que l'on trouve sur les chantiers de construction ou dans les zones sinistrées.

Pour enseigner ces nouvelles compétences à ANYmal, deux équipes, toutes deux issues du groupe dirigé par Marco Hutter, professeur à l'ETH Zurich, du département de génie mécanique et de génie des procédés, ont suivi des approches différentes.

Épuiser les options mécaniques

Nikita Rudin, doctorant à l'ETH Zurich, qui fait du parkour pendant son temps libre, travaille dans l'une des équipes. «Avant le lancement du projet, plusieurs de mes collègues pensaient que les robots à jambes avaient déjà atteint les limites de leur potentiel de développement», explique-t-il, «mais j'avais une opinion différente. En fait, j'étais persuadé que l'on pouvait faire beaucoup plus avec la mécanique des robots à jambes».

Fort de sa propre expérience du parkour, Nikita Rudin a entrepris de repousser les limites de ce qu'ANYmal pouvait faire. Il y est parvenu en utilisant l'apprentissage automatique pour enseigner de nouvelles compétences au robot quadrupède. ANYmal peut désormais escalader des obstacles et effectuer des manœuvres dynamiques pour en redescendre.

Au cours de ce processus, ANYmal a appris comme le ferait un enfant, par essais et erreurs. Aujourd'hui, lorsqu'il est confronté à un obstacle, ANYmal utilise sa caméra et son réseau neuronal artificiel pour déterminer à quel type d'obstacle il a affaire. Il exécute ensuite les mouvements qui semblent susceptibles de réussir, sur la base de son entraînement précédent.

Est-ce là toute l'étendue de ce qui est techniquement possible ? Nikita Rudin estime que c'est en grande partie le cas pour chaque nouvelle compétence individuelle. Mais il ajoute que cela laisse encore beaucoup de possibilités d'amélioration. Il s'agit notamment de permettre au robot d'aller au-delà de la résolution de problèmes prédéfinis et de lui demander de négocier des terrains difficiles tels que des zones sinistrées jonchées de décombres.

Combinaison de technologies nouvelles et traditionnelles

Préparer ANYmal à ce type d'application était l'objectif de l'autre projet, mené par Fabian Jenelten, collègue de Nikita Rudin et également doctorant à l'ETH Zurich. Mais plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'apprentissage automatique, Fabian Jenelten l'a combiné avec une approche éprouvée utilisée dans l'ingénierie de contrôle, connue sous le nom de contrôle basé sur un modèle. Cette méthode permet d'enseigner plus facilement au robot des manœuvres précises, telles que la reconnaissance et le franchissement d'espaces et de renfoncements dans des piles de décombres. À son tour, l'apprentissage automatique aide le robot à maîtriser des schémas de mouvement qu'il peut ensuite appliquer avec souplesse dans des situations inattendues. «La combinaison des deux approches nous permet de tirer le meilleur parti d'ANYmal», explique Fabian Jenelten.

Ainsi, le robot quadrupède est désormais plus apte à prendre pied sur des surfaces glissantes ou des rochers instables. ANYmal devrait bientôt être déployé sur des chantiers ou dans des endroits trop dangereux pour l'être humain, par exemple pour inspecter une maison effondrée dans une zone sinistrée.