Avancées dans la navigation des robots à jambes

Les robots à pattes sont conçus pour se déplacer sur différents types de surfaces, et c’est pas évident. Ils doivent vraiment comprendre leurs propres mouvements et ce qui se passe autour d'eux. Cette "compréhension" vient de deux sources principales : leur propre sens de la position et du mouvement, et ce qu'ils voient à travers des caméras. Cependant, utiliser des images de caméras pour apprendre à bouger est souvent lent et nécessite beaucoup de données.

Pour relever ce défi, certaines méthodes traditionnelles commencent par apprendre à un robot (le professeur) avec plein d'infos détaillées, puis un autre robot (l'élève) essaie de copier comment le professeur se déplace juste en regardant des images. Même si cette méthode montre quelques améliorations, le robot élève ne performe souvent pas aussi bien qu'il le pourrait. C’est parce que le robot élève n’a pas toute l’info que le robot professeur a, ce qui rend l’apprentissage moins efficace. De plus, quand les animaux apprennent à marcher sur différentes surfaces, ils le font naturellement sans avoir besoin d’infos spéciales à l’avance.

Inspirée par la manière dont les animaux apprennent, une nouvelle méthode appelée Perception Basée sur un Modèle du Monde (WMP) a été proposée. Cette méthode construit un modèle du monde autour du robot et lui apprend à se déplacer en se basant sur ce modèle. Le modèle du monde est entraîné dans une simulation sur ordinateur, ce qui lui permet de faire des prédictions précises sur ce qui va se passer dans le monde réel. Cela aide le robot à mieux comprendre son environnement et à prendre des décisions éclairées.

#Défis de la Locomotion à Pattes

Se déplacer sur différentes surfaces peut être compliqué pour les robots à pattes. Ils rencontrent souvent des pentes, des escaliers, des trous et d'autres obstacles qui leur demandent de percevoir correctement leur environnement. Alors qu'un robot peut naviguer dans certains terrains juste avec son sens de la position et du mouvement, il galère avec des terrains plus difficiles, comme des trous ou des fossés, où il doit voir le terrain à l'avance. Donc, l'input visuel est crucial pour une locomotion efficace.

Apprendre à se déplacer uniquement sur la base d'images de caméras peut être super lent et nécessite beaucoup d'expériences. Quand une caméra est dirigée vers l'avant, un robot doit se souvenir de ce qu'il a vu dans le passé pour comprendre ce qu'il y a juste en dessous de lui. Ça rend le processus d'apprentissage difficile.

Pour aider à ça, certaines méthodes introduisent un cadre d'apprentissage spécial. Dans ce cadre, un robot professeur apprend en ayant accès à des infos de base comme des points spéciaux autour de lui. Puis, le robot élève essaie de copier le professeur en regardant des images. Cependant, cette approche a ses limites. Par exemple, le robot élève peut ne pas imiter parfaitement les mouvements du professeur, et la performance peut être décevante, surtout quand il y a un écart de connaissances entre le professeur et l'élève.

#Apprentissage Naturel chez les Animaux

Les animaux, y compris les humains, apprennent à se déplacer dans divers environnements naturellement. Ils construisent des modèles mentaux de leur environnement et prennent des décisions basées sur leur compréhension. Quand ils agissent, ces modèles les aident à anticiper ce qui va se passer ensuite. Ce comportement instinctif les aide à traverser des terrains inconnus même avec des infos limitées.

L'Apprentissage par renforcement basé sur un modèle (MBRL) s'inspire de ce processus d'apprentissage naturel. Cela implique de développer un modèle du monde basé sur les données collectées durant l’entraînement du robot. Ce modèle aide à la prise de décision et permet au robot de gérer différents tâches efficacement.

#Le Cadre de Perception Basée sur un Modèle du Monde (WMP)

Le cadre WMP combine MBRL avec la locomotion à pattes qui se base sur la vision. Le cadre entraîne un modèle du monde en utilisant des simulations, permettant au robot de prédire ce qu'il va percevoir dans le futur en fonction de ses expériences passées. La politique, ou les instructions du robot sur comment se déplacer, provient de ce modèle du monde. Même après avoir été entraîné seulement dans des simulations, le modèle peut quand même prédire avec précision comment le robot va se comporter dans le monde réel.

En utilisant le modèle du monde appris, WMP surmonte certaines limitations des méthodes d'apprentissage traditionnelles. Il condense d'énormes quantités d'infos visuelles en une forme plus simple, ce qui facilite la prise de décision pour le robot.

#Expérimenter avec WMP

Diverses expériences ont été réalisées pour voir comment WMP se situe par rapport à d'autres méthodes avancées. Les expériences ont inclus une gamme de terrains avec des niveaux de difficulté variés. Les résultats ont montré que WMP a obtenu des récompenses très élevées dans les simulations, indiquant une performance efficace.

La capacité de WMP à bien fonctionner dans des tests réels a aussi été évaluée. La méthode WMP a été mise en œuvre sur un robot appelé Unitree A1, qui a pu naviguer à travers les terrains testés avec un succès remarquable, même face à des défis plus grands que prévu.

Par exemple, la méthode WMP a permis au robot de traverser des trous importants et de grimper sur des obstacles plus grands que lui. Ces succès montrent que WMP a un avantage en ce qui concerne la locomotion dans le monde réel par rapport à ses prédécesseurs.

#Comparaison de WMP avec d'autres Méthodes

WMP a été comparé à des méthodes qui utilisaient uniquement la Proprioception, qui est le sens du robot concernant sa propre position et mouvement, sans input visuel. Bien que d'autres méthodes aient montré une certaine capacité à naviguer dans des terrains plus simples, elles ne performaient pas bien dans des environnements plus complexes. WMP, en revanche, a montré un succès supérieur, démontrant un comportement plus constant et une adaptabilité à différents types de surfaces difficiles.

Les expériences ont également impliqué l'évaluation de l'intervalle du modèle, qui est le temps entre les mises à jour du modèle du monde. Les résultats ont indiqué que les modèles avec des intervalles plus courts performaient généralement mieux, car ils permettaient des réactions plus rapides aux changements dans l'environnement. Cependant, un équilibre était nécessaire entre performance idéale et coûts computationnels.

#Entraînement du Modèle du Monde

Pour entraîner le modèle du monde, un système robotique a été mis en place pour simuler plusieurs robots explorant différents terrains en même temps. L’entraînement impliquait de créer divers types de terrains, assurant que chaque robot vive une gamme de défis. Les robots ont appris à réagir à leurs environnements, améliorant progressivement leur capacité à naviguer de tâches basiques à des plus complexes.

#Application et Évaluation dans le Monde Réel

La méthode WMP a aussi été testée dans des conditions réelles. Les robots ont été mis à l'épreuve dans des environnements extérieurs, traversant des escaliers, grimpant et franchissant des sols inégaux, montrant leur adaptabilité dans diverses conditions. Ces évaluations ont montré un comportement constant à travers différents terrains, confirmant que les robots pouvaient transférer efficacement les compétences apprises dans des simulations à des scénarios réels.

#Conclusion

En conclusion, la Perception Basée sur un Modèle du Monde (WMP) offre un cadre prometteur pour améliorer la manière dont les robots à pattes naviguent dans des environnements complexes grâce à la combinaison de la modélisation du monde simulée et de l'input visuel. En apprenant de leurs expériences passées et en construisant un modèle mental de leur environnement, les robots peuvent prendre des décisions éclairées et s'adapter efficacement à diverses terrains. Cette méthode montre un grand potentiel pour faire progresser le contrôle des robots et pourrait ouvrir la voie à des améliorations dans la façon dont les robots apprennent à se déplacer naturellement.

Les travaux futurs visent à intégrer des données du monde réel avec des données simulées pour affiner encore le modèle du monde. De plus, élargir le modèle pour inclure d'autres entrées sensorielles pourrait améliorer encore plus la performance du robot, offrant une portée plus large pour les applications.