{"id":9002,"date":"2023-02-23T10:42:57","date_gmt":"2023-02-23T09:42:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/?post_type=isir_news&p=9002"},"modified":"2023-02-23T13:56:53","modified_gmt":"2023-02-23T12:56:53","slug":"des-robots-capables-de-se-deplacer-en-fonction-de-leur-morphologie","status":"publish","type":"isir_news","link":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/actualites\/des-robots-capables-de-se-deplacer-en-fonction-de-leur-morphologie\/","title":{"rendered":"DES ROBOTS CAPABLES DE SE D\u00c9PLACER EN FONCTION DE LEUR MORPHOLOGIE"},"content":{"rendered":"\n

Des chercheurs de l\u2019ISIR, Sorbonne Universit\u00e9, et du laboratoire Gulliver, ESPCI Paris \u2013 PSL, ont con\u00e7u des robots qui se d\u00e9placent dans ou contre la direction des forces auxquelles ils sont soumis, en particulier lors des collisions, et ce en fonction de leur morphologie uniquement. Ces travaux sont issus du projet \u00ab\u00a0Morphofunctional Swarm Robotics\u00a0\u00bb (projet ANR-18-CE33-0006) et sont pr\u00e9sent\u00e9s dans un article publi\u00e9 dans la revue Science Robotics<\/a> paru le 22 f\u00e9vrier 2023.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Un essaim de robots permet d’accomplir des t\u00e2ches n\u00e9cessitant une coop\u00e9ration entre plusieurs individus. \u00c0 ce jour, les essaims de robots sont con\u00e7us pour fonctionner exclusivement dans un environnement dilu\u00e9, c’est \u00e0 dire en \u00e9vitant les collisions. Ce n’est pourtant pas le cas dans les organismes vivants, ou l’on peut observer une grande flexibilit\u00e9 dans des environnements aussi bien dilu\u00e9s que tr\u00e8s denses, que ce soit pour les cellules, les colonies de bact\u00e9ries ou de fourmis, les bancs de poissons, les nu\u00e9es d’oiseaux, ou encore les humains. Cela sugg\u00e8re que des comportements primitifs simples sont suffisants pour obtenir des comportements collectifs, y compris en milieu dense. Les interactions physiques peuvent ainsi \u00eatre utilis\u00e9es \u00e0 l’avantage d’un essaim, y compris s’il est constitu\u00e9 de robots. L’\u00e9tude et l’exploitation de ces interactions physiques entre robots est l’objet d’un article \u00e0 l’interface de la robotique, de l’informatique et de la physique publi\u00e9 dans Science Robotics<\/a><\/strong> le 22 f\u00e9vrier 2023 par des chercheurs de l’ESPCI Paris – PSL<\/a> et de Sorbonne Universit\u00e9<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Dans cet article, les auteurs tirent parti d’une r\u00e9ponse m\u00e9canique g\u00e9n\u00e9rique : la tendance qu’a une particule \u00e0 se r\u00e9orienter en r\u00e9ponse \u00e0 une force ext\u00e9rieure. Ils r\u00e9v\u00e8lent l’importance de cette r\u00e9ponse morphologique dans diff\u00e9rentes t\u00e2ches robotiques, tant pour un robot seul que pour un essaim de robots. Les auteurs montrent que la fa\u00e7on dont les robots r\u00e9agissent en cas de collisions d\u00e9pend de leur corps et leur permet de s’aligner avec ou contre une force externe comme par exemple, un autre robot, un objet ou un mur. En comprenant l’effet des interactions physiques entre les robots et leur environnement, il devient alors possible de d\u00e9finir le comportement collectif qui r\u00e9sultera des multiples collisions entre robots de l’essaim. Selon l’exosquelette qui habille les robots, on peut ainsi observer qu’un robot s’alignera \u00e0 une force externe tandis qu’un autre s’y opposera. En cas de collision, un robot peut ainsi pousser, ou glisser le long d’un obstacle ou d’un autre robot, et ce uniquement gr\u00e2ce \u00e0 la dynamique passive induite par sa conception m\u00e9canique.<\/p>\n\n\n\n

Les auteurs de cet article ont aussi montr\u00e9 qu’il \u00e9tait possible d’apprendre \u00e0 exploiter les interactions entre robots pour r\u00e9aliser des t\u00e2ches de robotique collective n\u00e9cessitant de la coop\u00e9ration, comme l’agr\u00e9gation collective dans une zone lumineuse de l’environnement. Pour ce faire, les auteurs d\u00e9crivent un algorithme d’apprentissage par renforcement d\u00e9centralis\u00e9 inspir\u00e9 de l’apprentissage social : les robots suffisamment proches \u00e9changent des informations concernant les strat\u00e9gies de comportement les plus efficaces pour accomplir la t\u00e2che assign\u00e9e \u00e0 l’essaim de robots. Les meilleures strat\u00e9gies se diffusent ainsi de robot \u00e0 robot, en permettent d’exploiter au mieux les propri\u00e9t\u00e9s physiques et les capacit\u00e9s de calcul des robots de l’essaim.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
L\u00e9gende : Coop\u00e9ration entre 64 Morphobots pour une t\u00e2che de phototaxie (recherche de lumi\u00e8re). Les morphobots qui se trouvent dans la zone illumin\u00e9e forme un agr\u00e9gat qui cro\u00eet au cours du temps, en exploitant les propri\u00e9t\u00e9s donn\u00e9es par leurs morphologies. En cas de collision, chaque Morphobot se r\u00e9oriente naturellement pour faire face \u00e0 l’objet \u00e0 l’origine de la force subie. La formation d’un agr\u00e9gat dans la zone lumineuse r\u00e9sulte simplement d’un ralentissement de la vitesse de d\u00e9placement des Morphobots, qui s’op\u00e8re si l’intensit\u00e9 lumineuse d\u00e9passe un seuil appris au cours du temps. La morphologie fait le reste.<\/em> \u00a9<\/strong>Matan_Yah_Ben_Zion<\/em><\/h6>\n\n\n\n
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Les auteurs<\/strong> (dans l’ordre) :<\/p>\n\n\n\n