Comment prendre une tasse de café en compagnie d’un robot ?

Si on vous demande de prendre une tasse de café un matin, quelque soit votre position à la table (et votre état d’éveil), ce geste anodin, vous le ferez aisément.

Demander maintenant à un robot de prendre une tasse sur une table en considérant par exemple qu’il aurait ses mains (robotiques) sous la table représente une exercice très problématique. Il faudra qu’il soit doté d’intelligence artificielle et, malgré cela, il va hésiter, ses mains vont se déplacer dans bien des sens, sous la table pour éviter les obstacles présents, puis arrêter de nouveau pour tenir compte de la situation au dessus de la table,  faire encore des gestes qui sembleraient bizarroïdes à tout humain, avant de réussir à saisir la tasse… Ouf !

Considérons maintenant de prendre une tasse et se préparer un café le matin, dans un environnement appelé à se modifier (une table de cuisine…), ce n’est pas compliqué pour un humain… enfin presque…

Pourrait-on actuellement demander à un robot de nous préparer un café sachant qu’il a de tant de difficultés à prendre une simple tasse ? Et comment pourrions-nous interagir à une table par exemple avec ce dit robot si ces gestes ne peuvent pas être prévus ? Y-a t’il moyen qu’il interagisse de façon plus intuitive ? Plus humaine ?? Si ! Des chercheurs du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) et du Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) du MIT en collaboration avec des chercheurs l’université Cornell, aux États-Unis, pensent avoir trouvé une solution…

Pour Matthew Walter, chercheur au laboratoire CSAIL, «les gens sont plus confortables lorsqu’un robot réagit comme un humain le ferait».

«Les logiciels de planification de mouvement actuel excellent à  trouver des trajets réalisables qui ne sont toutefois pas des déplacements optimaux» selon Walter. Calculer le trajet optimal implique d’évaluer tous les trajets possibles et de choisir le meilleur, ce qui prendrait un temps de calcul démesuré pour un robot.  Un algorithme de planification de trajectoire va choisir au hasard des points dans l’environnement de déplacement et établir s’ils sont atteignables à partir des points précédemment évalués. L’algorithme établie un plan de déplacement d’un point à l’autre, en s’assurant que ces points n’induisent pas de collision. De cette façon, une trajectoire est établie, sans pourtant qu’elle corresponde à la trajectoire optimale.

Comme la vidéo le démontre, la combinaison de 2 algorithmes innovateurs permet d’établir des trajectoires qui se rapproche de la trajectoire optimale. Lorsque ce nouveau programme choisit des points au hasard, le second algorithme lui permet de considérer de nouveaux points et une  sphère de points autour des dits points choisis. Il considère de nouveaux points en dehors des cercles de coordonnées établis au fur et à mesure que le trajet se développe. Il va choisir le trajet le plus court d’un point des sphères établis à l’autre pour optimiser le déplacement. Lors de collision, il modifiera la forme des sphères pour corriger le trajet. En faisant des choix de points selon les informations déjà acquises, il peut planifier un trajet initial très rapidement. Le robot PR2 de la vidéo a pris environ 4 fois moins de temps pour prendre la tasse, réduisant  le trajet emprunté pour prendre la tasse par 3 !

La compagnie Willow Garage étudie actuellement le nouvel algorithme développé par les chercheurs du MIT et de Cornell, planifiant l’introduire dans la suite de logiciel du robot PR2 qu’ils fabriquent.

Les chercheurs Alejandro Perez, étudiant à Cornell, Sertac Karaman, étudiant au LIDS du MIT, Alexander Shkolnik, chercheur au CSAIL du MIT, Emilio Frazzoli, professeur au LIDS du MIT, Seth Teller, professeur au CSAIL du MIT et  Matthew R. Walter, chercheur au CSAIL du MIT ont publié les résultats de leur recherche (PDF).

Référence

MIT

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