L’auteur principal, Joseph DelPreto, utilise le système Conduct-A-Bot pour guider un drone à travers des cerceaux

Si vous avez déjà piloté un drone, vous savez que l’utilisation d’un contrôleur de type joystick demande un certain temps d’adaptation. Les scientifiques du MIT ont développé ce qu’ils prétendent être un système de contrôle plus intuitif, qui lit les signaux musculaires de l’opérateur.

Connu sous le nom de Conduct-A-Bot, le dispositif expérimental utilise plusieurs capteurs électromyographiques (qui détectent l’activité électrique) et des capteurs de mouvement – ceux-ci sont portés sur le biceps, le triceps et l’avant-bras droit de l’utilisateur. Travaillant ensemble, les capteurs détectent l’activité musculaire et les mouvements du bras, relayant ces données à un microprocesseur câblé.

Des algorithmes basés sur l’apprentissage machine sont ensuite utilisés pour identifier les différentes actions du bras, chacune d’entre elles ayant été préprogrammée par le système pour être convertie en une commande spécifique. Ces commandes sont à leur tour transmises sans fil à un quadri-copieur Parrot Bebop 2, qui réagit en conséquence.

Le système se calibre automatiquement en fonction des signaux musculaires distincts de chaque utilisateur

Dans la configuration actuelle, le fait de raidir le bras arrête le drone ; le fait de serrer le poing le fait avancer ; le fait de tourner le poing dans le sens des aiguilles d’une montre ou dans le sens inverse le fait tourner ; et le fait d’agiter la main vers le haut, le bas, la gauche ou la droite le fait bouger latéralement ou horizontalement. Lors de récents tests au cours desquels il a été conçu pour voler à travers des cerceaux, le Bebop a répondu correctement à 82 % de plus de 1 500 commandes – ce chiffre devrait s’améliorer au fur et à mesure du développement du système.

N’importe quel modèle de drone pourrait être utilisé et, en fait, il est envisagé que la technologie soit finalement utilisée dans des applications telles que le contrôle de robots d’assistance par des personnes âgées ou handicapées.

« Ce système nous permet de travailler de façon transparente avec les robots, afin qu’ils deviennent des outils plus efficaces et plus intelligents pour les tâches quotidiennes », explique Joseph DelPreto, étudiant de troisième cycle et auteur principal d’un article sur la recherche. « Alors que ces collaborations deviennent de plus en plus accessibles et omniprésentes, les possibilités d’avantages synergiques continuent de s’approfondir ».

https://www.csail.mit.edu/news/muscle-signals-can-pilot-robot