Une équipe de scientifiques du MIT a développé un robot autonome qui utilise une suite de capteurs et une technique d’apprentissage machine avancée pour naviguer dans des zones bondées tout en respectant les normes sociales (humaines). L’automate à roues pourrait représenter une autre étape vers des robots de livraison entièrement automatisés, ou même des dispositifs intelligents de mobilité personnelle capables de naviguer dans une rue animée.
Si les robots se déplacent librement parmi nous, s’occupant de leurs activités quotidiennes (espérons-le) innocentes, il est important qu’ils ne soient pas seulement capables de comprendre et de naviguer dans leur environnement, mais aussi qu’ils puissent prédire et se déplacer parmi les humains. Un robot doit savoir où il se trouve, savoir où nous sommes et pouvoir planifier un itinéraire et exécuter son chemin choisi.
Les tentatives antérieures de faire en sorte que les robots se déplacent dans un environnement humain ont fait face à divers degrés de frustration. Une approche basée sur la trajectoire, par exemple – selon laquelle un robot prédit où une personne va marcher en fonction des données du capteur – est problématique car le robot doit collecter les données dans un environnement en constante évolution et comprendre quel est son prochain mouvement. Cela peut entraîner souvent un mouvement stop/start.
Une autre méthode implique la programmation d’un robot avec une approche réactive simple pour la gestion des foules, où il utilise la géométrie et la physique pour planifier une route et éviter les collisions. Cela fonctionne très bien quand quelqu’un marche en ligne droite, mais les êtres humains sont des bestioles imprévisibles, susceptibles de changer soudainement de direction, ce qui pourrait avoir pour résultat qu’une personne et un robot tentent d’occuper le même espace en même temps.
L’équipe du MIT a tenté d’enseigner à son « copain robotique » de naviguer dans la foule en utilisant une technique baptisée « Apprentissage Renforcé » ou « Reinforced Learning ». Sur un plan basique, la méthode consiste à mettre un robot à travers une série de scénarios d’entrainement à la simulation par ordinateur conçus pour lui apprendre à traiter des objets se déplaçant à différentes vitesses et trajectoires tout en prenant en compte des personnes simulées dans l’environnement.
La simulation a également été utilisée pour enseigner au robot à naviguer tout en observant les normes sociales, par exemple en marchant sur le côté droit et en ayant une allure de piéton, soit 1,2 mètre par seconde. Lorsque le robot est alors confronté à une pièce avec des personnes dans le monde réel, il reconnaît certaines situations rencontrées pendant l’entrainement et les traite en conséquence en observant les règles des piétons.
En dehors de l’ordinateur, le MIT décrit son robot comme un «kiosque à genou sur roues». Il est équipé d’une variété de capteurs, y compris une webcam, un capteur de profondeur et un capteur LIDAR haute résolution qui permet au robot de percevoir son environnement et utilise des algorithmes open-source pour déterminer sa position.
Les capteurs évaluent l’environnement autour du robot tous les dixièmes de seconde, ce qui lui permet d’ajuster de manière fluide son parcours sans qu’il soit nécessaire s’arrêter et de calculer une meilleure option.
« Nous ne planifions pas un chemin complet vers l’objectif, il n’est plus logique de le faire, surtout si vous supposez que le monde change », commente l’étudiant diplômé Michael Everett, l’un des coauteurs d’un document sur la recherche. « Nous regardons simplement ce que l’on voit, choisissons une vitesse, et on le fait en un dixième de seconde, puis on regarde le monde à nouveau, on choisit une autre vitesse et on continue ainsi. De cette façon, nous pensons que notre robot est plus naturel et anticipe ce que font les gens « .
Les scientifiques ont combiné leur robot au look inhabituel avec la technique d’apprentissage renforcée et se sont dirigés vers le Stata Center du MIT pour une série de tests physiques. Le robot a parcouru avec succès des passages sinueux et piétonniers du bâtiment pendant 20 minutes à la fois, sans se heurter à une seule personne.
« Nous voulions l’amener quelque part où les gens faisaient activités affaires quotidiennes, allant à la classe, obtenant de la nourriture, et nous avons montré que nous étions assez forts pour tout cela », assure Michael Everett. « Une fois, il y avait même un groupe de touristes, et il les a parfaitement évité. »
L’équipe prévoit continuer et de développer ses recherches, afin d’examiner comment les robots se situent dans un scénario avec des piétons où les gens se déplacent dans la foule. Cela pourrait nécessiter un ensemble de règles de comportement mis à jour.
Certaines personnes peuvent être quelque peu préoccupées par l’idée d’enseigner aux es robots comment se déplacer parmi nous, mais la plupart seraient probablement d’avis que le dernier robot du MIT présente peu de menaces pour l’humanité. Si cette technologie est combinée avec la conception du « guépard » (Cheetah) du MIT et est alimentée par le supercalculateur Watson d’IBM pour créer une sorte de centaure robotique, peut-être qu’il est temps de s’inquiéter.
Un document détaillant la recherche sera présenté à la conférence IEEE sur les robots et systèmes intelligents le mois prochain.
http://news.mit.edu/2017/new-robot-rolls-rules-pedestrian-conduct-0830
