Un robot humanoïde apprend la marche rapide grâce à MapleSIm

25/03/2011
Grâce au logiciel de modélisation physique MapleSim, l’Université de Manchester participe à un projet visant à perfectionner la déambulation anthropomorphique des robots humanoïdes. L’un des défis auxquels se trouve confrontés l’équipe de Manchester dirigée par le Dr Martin Brown et le Dr Gustavo Medrano-Cerda, c’est la visualisation rapide et efficace de leurs expériences, afin de ne pas entraver le déroulement du processus et de conforter la validité et la pertinence de l’expérimentation.

La capacité des robots à imiter les humains est l’une des questions les plus fréquemment abordées par la science. Les retombées de la reproduction de la gestuelle humaine dépassent de loin le cadre de l’ingénierie. Elles induisent des applications avec des ramifications qui intéressent les domaines des traitements médicaux, des technologies informatiques, de la défense, de l’exploration et de bien d’autres domaines.

Le tout nouveau Centre interdisciplinaire de calcul et d'analyse dynamique (CICIDA) de Manchester, a collaboré avec le Professeur Darwin Caldwell de l’Institut Italien de Technologie (ITT) de Gênes, qui a conçu un nouveau robot anthropomorphique (CCub) dérivé du précédent robot humanoïde iCub développé chez IIT.

Les travaux du CICIDA consistent en partie à examiner les caractéristiques à la fois de la marche et de la gestuelle humaines au moyen d’un modèle hybride. Ce modèle fait appel à des combinés ressorts/amortisseurs pour simuler la force de réaction du sol, la dynamique des actionneurs et autres éléments conformes, afin de capter l’ensemble des réactions dynamiques du robot.

« La possibilité de visualisation dans MapleSim, sans avoir à écrire nos propres programmes, s’est avérée inestimable, confie le doctorant Houman Dallali. De plus, on peut directement générer du code C++ pour interagir avec le hardware et accélérer le processus d’implémentation et le débogage du contrôleur ».

A l’aide de la bibliothèque complète et sophistiquée de modèles en ligne – en un seul et même emplacement -, Houman Dallali a pu facilement construire des simulations complexes via la fonction “glisser–déposer”, puis éditer des routines existantes avec un minimum d’effort grâce à l’interface intuitive de MapleSim. L’inclusion de techniques de linéarisation dans l’offre MapleSim s’avère également importante pour la modélisation de robots. « Nous construisons des modèles plus rapidement et effectuons nos expérimentations avec de meilleures données en raison de la précision et des capacités cinématiques de MapleSim, poursuit M. Dallali, tandis que le soutien constant de l’équipe d’Adept, garantit une transition en douceur d’une étape à la suivante ».

Grâce à la rapidité et au succès des recherches assistées par MapleSim, l’équipe du CICIDA va pouvoir très prochainement passer, dans son projet, à la phase de marche dynamique, avec une totale maîtrise corporelle et un éventail de déambulations élargi. Le Dr Martin Brown et son doctorant, M. Onder Tutsoy, travaillent sur des techniques de “renforcement d’apprentissage” ainsi que d’“apprentissage itératif”. « Nous allons à l’avenir compléter notre code par des stratégies d’apprentissage et d’approche logique et nous pencher sur le développement d’applications issues de ces recherches, comme par exemple des prothèses et aides à la mobilité plus évoluées », explique M. Dallali.
 
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