Un robot du MIT apprend à se déplacer au milieu d'une foule sans gêner

Si les robots doivent un jour faire partie de notre quotidien, il leur faut apprendre à se comporter et se déplacer en communauté. C’est l’objet d’étude d’une équipe du MIT, financée par Ford, qui vient de développer un robot qui apprend à se déplacer dans des environnements piétons.

Les avancées considérables réalisées dans le domaine de la robotique ces dernières années sont impressionnantes, entraînant différentes interrogations sur le futur du monde du travail et de l’organisation des sociétés. Mais elles doivent encore s’intégrer à l’usage du quotidien. L’exemple de Tête d’œuf, le robopolicier de Knightscope ayant fini dans une fontaine, tend à rappeler la difficulté d’intégrer ce genre de machine dans un environnement peuplé de femmes et hommes.

C’est sur cette problématique qu’une équipe de chercheurs du MIT, dirigée par l’ancien étudiant Yu Fan « Steven » Chen, s’est penchée en développant un petit robot autonome haut comme trois pommes mais bourré de technologie.

Son but : pouvoir simplement circuler entre les gens en assimilant la manière dont ils marchent pour ne pas les gêner. L’idée est de le rendre le plus discret possible, tout en lui permettant de respecter les subtils codes sociaux qui peuvent exister entre les personnes. Une mission réussie avec brio après une phase de test grandeur nature réalisée dans un bâtiment du MIT, le Ray and Maria Stata Center.

Planifier et anticiper les mouvements

Comme le détaille l’article du site d’information du MIT, la conception de ce petit robot a posé quatre problèmes et défis techniques majeurs : la localisation, la perception, le contrôle et la planification de mouvement.

Les trois premiers domaines ont pu faire l’objet d’une solution facile, grâce à des technologies existantes. Une caméra RGB, des webcams, un capteur de profondeur et un laser LiDAR se chargent de la perception du petit robot, tandis que la localisation est permise par l’utilisation d’algorithmes open-sources pour cartographier son environnement. Niveau contrôle, les avancées sur la conduite autonome ont pu servir, puisque ce sont les méthodes standards qui ont été utilisés pour rendre le petit appareil indépendant — une partie sur laquelle Ford, qui finance le projet, a surement pu apporter son expertise.

Pour la planification de mouvement, l’équipe du MIT en charge du projet a dû innover et développer sa propre solution afin d’anticiper les trajectoires des personnes partageant le même espace. « Nous voulons qu’il circule naturellement au milieu des gens et qu’il ne soit pas intrusif, » explique Michael Everett, co-auteur de l’étude. « Nous voulons qu’il suive les même règles que tout le monde. »

Apprentissage par renforcement

Pour cela, l’équipe a utilisé l’apprentissage par renforcement grâce à des simulations afin d’entrainer le robot à prendre différents chemins en fonction de la vitesse et la trajectoire des autres objets se déplaçant dans le même environnement. Différentes normes sociales (américaines) ont été ajoutées à cette phase d’entrainement, afin d’apprendre au robot a passer sur la droite plutôt que la gauche, par exemple.

À terme, ce genre de technologie pourrait être incorporé dans différents robots-travailleurs, comme des livreurs autonomes ou des appareils d’aide dans les hôpitaux ou universités, afin qu’il épouse le contexte plutôt que de se faire remarquer. L’image que beaucoup ont en tête sont les droïdes de Star Wars, circulant entre les personnes sans aucun problème. Au vu de la vidéo diffusée sur YouTube et du retour des concepteurs, il semblerait que nous ne soyons finalement plus très loin de voir ce type de robot dans notre quotidien.

Yu Fan Chen et son équipe profiteront de la Conférence sur les robots et systèmes intelligents de l’IEEE, qui se déroulera du 24 au 28 septembre 2017 à Vancouver, pour présenter une étude détaillée sur leur création.