« Ce robot joue mieux que vous » : ANYmal-D épate en badminton avec une agilité et une précision déconcertantes

Les avancées technologiques en robotique ne cessent de surprendre, et l’innovation présentée par l’équipe de l’ETH Zurich en est un parfait exemple. Le robot quadrupède ANYmal-D, doté de capacités impressionnantes grâce à l’apprentissage par renforcement, est désormais capable de jouer au badminton avec une précision et une agilité remarquables. Cette prouesse technologique ouvre de nouvelles perspectives pour l’intégration de robots dans des tâches dynamiques où perception et mouvement doivent être finement coordonnés.

Un contrôle du mouvement unifié

Jouer au badminton exige une coordination parfaite entre le mouvement rapide des pieds et la précision des bras. Cette complexité de coordination a longtemps posé un défi aux robots à pattes. Les caméras des robots peinent à suivre le volant en mouvement rapide, contrairement à l’œil humain, ce qui complique le suivi visuel dans des environnements dynamiques. Malgré les progrès dans les tâches dynamiques comme le saut périlleux ou la course, ces précédentes recherches excluaient souvent la manipulation intégrée ou dépendaient d’environnements statiques.

Pour surmonter ces limitations, les chercheurs ont développé un contrôleur basé sur l’apprentissage par renforcement pour le robot ANYmal-D, permettant une perception autonome et la manipulation d’une raquette. Le système intègre la locomotion à quatre pattes et le maniement de la raquette, permettant au robot de suivre, prédire et retourner le volant en temps réel. Ce modèle, conscient de la perception, est entraîné en simulation pour réduire les erreurs visuelles induites par le mouvement, comblant ainsi l’écart entre la simulation et la réalité.

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Le robot défie les humains

Testé contre des joueurs humains, le robot a démontré sa capacité à naviguer sur le court et à renvoyer des volants à des vitesses et angles variés, atteignant jusqu’à dix échanges consécutifs. L’approche d’apprentissage par renforcement intégrée relie le mouvement du corps entier à la perception visuelle, le robot ajustant son allure en fonction du timing et de la distance pour intercepter les volants voyageant à des vitesses allant jusqu’à 12,06 m/s.

Bien qu’il excelle dans les échanges amicaux, le robot rencontre des difficultés avec les tirs rapides ou agressifs, tels que les smashes. Ces limitations proviennent principalement des contraintes matérielles de la caméra et de la vitesse des actionneurs, plutôt que de l’algorithme de contrôle, qui reste performant mais limité par les délais et les contraintes physiques.

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Applications futures et défis à relever

La question de l’adaptabilité de ce cadre de contrôle à d’autres sports ou tâches est souvent posée. La réponse est affirmative. Le cadre est conçu pour se généraliser et a déjà été étendu à des tâches de lancer de précision robotique. Plus largement, l’intégration de la perception active dans le cycle d’apprentissage par renforcement est une contribution majeure, applicable à des tâches nécessitant une coordination étroite entre perception et contrôle.

Améliorer la réactivité de la perception est crucial pour permettre des échanges plus longs et un jeu compétitif à l’échelle du court entier. Actuellement, le système présente un délai moyen de 0,375 seconde entre le tir de l’adversaire et la première commande de swing du robot. Réduire cette latence, peut-être par des caméras plus rapides ou de nouvelles modalités de détection, améliorerait grandement la performance du robot, lui permettant d’intercepter des tirs plus rapides et plus éloignés, et d’accomplir des échanges plus longs et plus compétitifs.

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Perspectives de recherche et développement

L’étude détaillée de l’équipe a été publiée dans la revue Science Robotics, offrant un aperçu approfondi des méthodologies et résultats obtenus. Les implications de cette recherche vont au-delà du badminton, offrant des modèles pour l’utilisation de robots à pattes dans d’autres tâches dynamiques complexes. Les chercheurs poursuivent leurs travaux pour améliorer la perception et la réactivité, espérant des applications dans d’autres sports ou environnements où la coordination perceptive et motrice est essentielle.

Alors que la technologie continue de progresser, comment ces innovations transformeront-elles notre interaction quotidienne avec les robots et quelles nouvelles frontières seront franchies par les chercheurs en robotique ?

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