Donner aux robots une prise en main plus rapide
Si vous êtes à un bureau avec un stylo ou un crayon à portée de main, essayez ce mouvement : Saisissez le stylo d’une extrémité avec le pouce et l’index, et poussez l’autre extrémité contre le bureau. Glissez vos doigts le long du stylo, puis retournez-le à l’envers, sans le laisser tomber. Pas trop fort, hein ?
Mais pour un robot – disons, un robot qui trie dans un bac d’objets et tente de bien saisir l’un d’eux – il s’agit d’une manœuvre ardue sur le plan informatique. Avant même de tenter le déplacement, il doit calculer une litanie de propriétés et de probabilités, telles que la friction et la géométrie de la table, du stylo et de ses deux doigts, et comment diverses combinaisons de ces propriétés interagissent mécaniquement, sur la base des lois fondamentales de la physique.
Aujourd’hui, les ingénieurs du MIT ont trouvé un moyen d’accélérer considérablement le processus de planification nécessaire pour qu’un robot puisse ajuster sa prise sur un objet en poussant cet objet contre une surface fixe. Alors que les algorithmes traditionnels nécessiteraient des dizaines de minutes pour planifier une séquence de mouvements, l’approche de la nouvelle équipe réduit ce processus de préplanification à moins d’une seconde.
Alberto Rodriguez, professeur agrégé de génie mécanique au MIT, affirme que le processus de planification plus rapide permettra aux robots, en particulier dans les environnements industriels, de trouver rapidement comment pousser, glisser ou utiliser les caractéristiques de leur environnement pour repositionner les objets à leur portée. Une telle manipulation agile est utile pour toutes les tâches qui impliquent la préparation et le tri, et même l’utilisation d’outils complexes.
« C’est une façon d’accroître la dextérité des pinces robotiques, même les plus simples, car en fin de compte, l’environnement est quelque chose que chaque robot a autour de lui « , explique M. Rodriguez.
Les résultats de l’équipe sont publiés aujourd’hui dans The International Journal of Robotics Research. Les co-auteurs de Rodriguez sont l’auteur principal Nikhil Chavan-Dafle, étudiant diplômé en génie mécanique, et Rachel Holladay, étudiante en génie électrique et informatique.
Physique dans un cône
Le groupe de Rodriguez s’efforce de permettre aux robots de tirer parti de leur environnement pour les aider à accomplir des tâches physiques, comme la collecte et le tri d’objets dans un bac.
Les algorithmes existants prennent généralement des heures à préplanifier une séquence de mouvements pour une pince robotique, principalement parce que, pour chaque mouvement qu’il considère, l’algorithme doit d’abord calculer si ce mouvement satisferait un certain nombre de lois physiques, telles que les lois du mouvement de Newton et la loi de Coulomb décrivant les forces frictionnelles entre objets.
« C’est un processus de calcul fastidieux que d’intégrer toutes ces lois, d’envisager tous les mouvements possibles du robot et d’en choisir un qui soit utile « , dit Rodriguez.
Lui et ses collègues ont trouvé un moyen compact de résoudre la physique de ces manipulations, avant de décider comment la main du robot doit se déplacer. Pour ce faire, ils ont utilisé des « cônes de mouvement », qui sont essentiellement des cartes de frottement visuelles en forme de cône.
L’intérieur du cône représente tous les mouvements de poussée qui peuvent être appliqués à un objet à un endroit spécifique, tout en respectant les lois fondamentales de la physique et en permettant au robot de tenir l’objet. L’espace à l’extérieur du cône représente toutes les poussées qui, d’une manière ou d’une autre, pourraient faire glisser un objet hors de la portée du robot.
« Des variations apparemment simples, comme la manière dont le robot saisit l’objet, peuvent modifier considérablement la façon dont l’objet se déplace dans la prise lorsqu’on le pousse « , explique Holladay. « D’après la force avec laquelle tu saisis, il y aura un autre mouvement. Et ça fait partie du raisonnement physique que l’algorithme gère. »
L’algorithme de l’équipe calcule un cône de mouvement pour différentes configurations possibles entre une pince robotique, un objet qu’elle tient et l’environnement contre lequel elle pousse, afin de sélectionner et de séquencer différentes poussées possibles pour repositionner l’objet.
Un nouvel algorithme accélère le processus de planification des pinces robotiques. Un robot dans le laboratoire est montré en train de ramasser une lettre de bloc, T, et de la pousser contre un mur voisin pour la ré-angle, avant de la remettre en position verticale.
« C’est un processus compliqué, mais toujours beaucoup plus rapide que la méthode traditionnelle – assez rapide pour que la planification d’une série complète de poussées prenne une demi-seconde « , dit Holladay.
Grands projets
Les chercheurs ont testé le nouvel algorithme sur une configuration physique avec une interaction à trois voies, dans laquelle une simple pince robotique tenait un bloc en forme de T et poussait contre une barre verticale. Ils ont utilisé plusieurs configurations de démarrage, le robot saisissant le bloc à une position particulière et le poussant contre la barre sous un certain angle. Pour chaque configuration de départ, l’algorithme génère instantanément la carte de toutes les forces que le robot peut appliquer et la position du bloc qui en résulte.
« Nous avons fait plusieurs milliers de recherches pour vérifier que notre modèle prédit correctement ce qui se passe dans le monde réel « , dit Holladay. « Si nous appliquons une poussée à l’intérieur du cône, l’objet saisi doit rester sous contrôle. Si c’est à l’extérieur, l’objet devrait glisser de la prise. »
Les chercheurs ont constaté que les prédictions de l’algorithme correspondaient de façon fiable au résultat physique en laboratoire, planifiant des séquences de mouvements – comme la réorientation du bloc contre la barre avant de le poser sur une table en position verticale – en moins d’une seconde, comparativement aux algorithmes traditionnels qui prennent 500 secondes pour planifier.
« Grâce à cette représentation compacte de la mécanique de cette interaction à trois voies entre le robot, l’objet et son environnement, nous pouvons maintenant nous attaquer à des problèmes de planification plus importants « , explique M. Rodriguez.
Le groupe espère appliquer et étendre son approche pour permettre à une pince robotisée de manipuler différents types d’outils, par exemple dans un environnement de fabrication.
« La plupart des robots d’usine qui utilisent des outils ont une main spécialement conçue, donc au lieu d’avoir l’audace de saisir un tournevis et de l’utiliser de nombreuses façons différentes, ils ne font que faire de la main un tournevis « , dit Holladay. « Vous pouvez imaginer que cela exige une planification moins habile, mais c’est beaucoup plus limitatif. Nous aimerions qu’un robot soit capable d’utiliser et de ramasser un tas de choses différentes. »
Cette recherche a été appuyée, en partie, par Mathworks, l’Alliance MIT-HKUST et la National Science Foundation.
