Progrès dans les capacités des robots quadrupèdes

Les robots qui marchent sur quatre pattes, appelés robots quadrupèdes, deviennent de plus en plus avancés. Cet article parle de comment ces robots peuvent réaliser des tâches complexes en combinant des compétences de mouvement et de manipulation. Le focus est sur l'utilisation de programmes informatiques qui pensent et planifient à l'avance pour le robot, lui permettant d'accomplir des tâches qui vont au-delà de simples mouvements. Ces tâches nécessitent souvent que le robot fasse une série de mouvements et de décisions, comme éteindre un interrupteur ou livrer un colis.

#Défis des Tâches à long terme

Les tâches à long terme sont celles qui ne peuvent pas être complétées en une seule action et nécessitent une série d'étapes. Elles posent des défis uniques pour les robots parce que le robot doit comprendre le problème, planifier ses actions et réaliser diverses tâches physiques. Par exemple, si un robot doit éteindre un interrupteur qui est placé haut sur un mur, il ne peut pas juste marcher et toucher l'interrupteur. Il peut avoir besoin de construire des escaliers ou d'utiliser un autre objet pour l'atteindre. Ça nécessite que le robot pense à l'avance et trouve la meilleure façon d'accomplir la tâche.

#Le rôle des modèles de langage

Pour aider le robot à penser et à planifier, un type spécial de programme appelé modèle de langage large (LLM) est utilisé. Ce programme peut lire et comprendre des instructions données en langage naturel et ensuite décomposer ces instructions en étapes que le robot peut suivre. Le LLM opère sur deux niveaux : Raisonnement de haut niveau et Contrôle de bas niveau.

1. Raisonnement de haut niveau : C'est là où le LLM pense à la tâche et crée un plan. Il considère ce que le robot doit faire et comment, en fonction de son environnement et de ses compétences.

2. Contrôle de bas niveau : Cette partie se concentre sur l'exécution du plan en contrôlant les mouvements du robot. Elle utilise des données des expériences passées pour décider comment se déplacer.

#Comprendre les tâches

Chaque tâche peut impliquer plusieurs actions. Par exemple, éteindre un interrupteur peut nécessiter que le robot :

1. Évaluer l'environnement pour voir quels objets sont disponibles.
2. Déterminer la hauteur de l'interrupteur et s'il peut l'atteindre directement.
3. Si ce n'est pas le cas, décider de fabriquer quelque chose comme des escaliers à partir de boîtes disponibles.
4. Exécuter le plan, qui inclut se déplacer vers les boîtes, les empiler, grimper et enfin atteindre l'interrupteur.

Cette séquence d'actions nécessite à la fois du raisonnement et des compétences physiques de la part du robot.

#Construire la couche de raisonnement

La couche de raisonnement du système de contrôle du robot est construite en utilisant différents agents qui travaillent ensemble. Chaque agent a un rôle spécifique, comme planifier la tâche, calculer des paramètres comme la hauteur ou la distance, et générer le code que le robot doit exécuter. En décomposant les tâches de cette manière, le système peut fonctionner de manière plus efficace et efficace.

#Agents dans le système

1. Planificateur sémantique : Cet agent crée un plan général basé sur la description de la tâche et les capacités du robot. Il décompose les tâches en étapes gérables.

2. Calculateur de paramètres : Après que le planificateur ait établi le plan, cet agent remplit les détails spécifiques comme la distance à parcourir ou la hauteur à sauter.

3. Générateur de code : Cet agent prend le plan et les paramètres pour produire les commandes réelles que le robot comprendra et exécutera.

#Former le robot

Pour améliorer la capacité du robot à réaliser des tâches, il est formé en utilisant une méthode appelée Apprentissage par renforcement. Cette approche implique que le robot apprenne de ses propres actions et erreurs. Le robot essaie différentes actions pour voir ce qui fonctionne le mieux et reçoit des retours basés sur sa performance.

#Apprendre à marcher

Au début, le robot apprend à marcher sur différentes surfaces, en commençant par des zones plates simples et en passant progressivement à des terrains plus complexes comme des escaliers. Cette formation étape par étape aide le robot à bâtir une solide fondation pour les tâches futures.

#Apprendre à manipuler

En plus de la locomotion, le robot est formé pour manipuler des objets. Cela implique d'utiliser ses pattes pour pousser ou toucher des choses tout en s'équilibrant sur ses pattes arrière. Ces compétences sont essentielles pour des tâches qui nécessitent une interaction précise avec l'environnement.

#Combiner les compétences

Le vrai défi n'est pas seulement de faire marcher le robot ou de manipuler des objets séparément, mais de combiner ces compétences pour atteindre des tâches à long terme. Par exemple, si le robot doit pousser une boîte pour atteindre une surface plus haute, il doit passer sans heurt de la marche à l'escalade. Le processus de formation implique de peaufiner la façon dont le robot transitionne entre ces compétences.

#Gérer les erreurs

Quand le robot réalise une tâche, il ne réussit pas toujours du premier coup. Le peaufiner aide à traiter ces erreurs. Le robot est formé pour se remettre d'erreurs ou de situations inattendues et ajuster ses actions en conséquence.

#Applications dans le monde réel

Ce système a été testé dans des scénarios réels. Par exemple, dans une tâche, le robot devait éteindre un interrupteur qui était trop haut pour être atteint. Il a compris qu'il pouvait empiler des boîtes pour créer un escalier de fortune et ensuite grimper pour atteindre l'interrupteur. De même, dans une autre tâche, il devait sonner une cloche de porte pour alerter une personne à l'intérieur d'une pièce avant de pousser un paquet à travers une porte.

#Expérimentation et résultats

Tester le robot dans différents environnements montre à quel point ce système est efficace. Le robot démontre un taux de réussite élevé dans l'accomplissement de tâches qui nécessitent plusieurs étapes et une planification soignée.

#Mesure de la performance

Le succès du robot est évalué en fonction de sa capacité à accomplir les tâches et de la précision avec laquelle il atteint ses objectifs. Les résultats montrent que le robot peut adapter ses actions en fonction des conditions changeantes.

#Limitations et directions futures

Bien que le système montre un grand potentiel, il n'est pas sans limitations. Par exemple, le robot fonctionne en fonction de compétences prédéfinies, et s'il rencontre une situation non couverte par sa formation, il peut avoir du mal à s'adapter. Les développements futurs pourraient explorer comment le robot pourrait apprendre de nouvelles compétences par lui-même dans des situations inconnues.

#Conclusion

En résumé, l'intégration de raisons avancées et d'algorithmes d'apprentissage permet aux robots quadrupèdes de gérer des tâches complexes qui nécessitent une combinaison de mouvement et de manipulation. En utilisant une approche structurée qui implique différents agents spécialisés travaillant ensemble, ces robots peuvent planifier et exécuter des tâches efficacement, montrant leur potentiel pour des applications dans le monde réel. À mesure que la recherche continue, les chances d'améliorer les capacités et l'autonomie des robots ne feront que croître, menant à de nouvelles possibilités dans divers domaines.