L'EPFL facilite le transfert de compétences entre robots de conceptions différentes
Des chercheurs de l’EPFL ont développé un cadre de contrôle robotique permettant à différentes machines d’exécuter une même tâche sans reprogrammation. En transformant des gestes humains en stratégies de mouvement adaptables, cette approche pourrait simplifier le déploiement et l’évolution des robots dans l’industrie.
Des chercheurs du Laboratoire des algorithmes et systèmes d’apprentissage (LASA) de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) ont mis au point un cadre de contrôle robotique baptisé Kinematic Intelligence. Décrite dans un article publié dans Science Robotics, la méthode permet à des robots aux architectures mécaniques différentes d’exécuter une même tâche sans reprogrammation spécifique, un défi majeur dans l’industrie où chaque changement de machine nécessite généralement d’adapter ou de réécrire les mouvements en fonction des contraintes mécaniques propres à chaque robot.
Kinematic Intelligence part d’une tâche réalisée par un humain, la convertit mathématiquement en une stratégie de mouvement générale, puis l’adapte aux contraintes physiques de chaque robot. Les scientifiques ont d’abord enregistré des gestes de manipulation tels que poser, pousser ou lancer à l’aide d’une technologie de capture de mouvement. Ils ont ensuite établi une classification systématique des limites mécaniques des robots, notamment l’amplitude articulaire et les positions à éviter pour préserver la stabilité. Le système s’appuie sur cette classification pour ajuster automatiquement les mouvements aux différentes morphologies.
Lors d’une expérience sur une chaîne de montage, trois robots commerciaux de conceptions totalement différentes ont reproduit une même séquence : pousser un bloc de bois depuis un tapis roulant vers un établi, le placer sur une table, puis le lancer dans un panier. Le dispositif a également fonctionné lorsque la répartition des étapes entre robots était modifiée.
«Chaque robot interprète la même compétence à sa manière», relève Sthithpragya Gupta, doctorant au LASA et co-auteur de la publication, précisant que les robots opèrent toujours dans des limites sûres et réalisables.
Les scientifiques souhaitent étendre ce cadre à des contextes tels que la collaboration homme-robot et les interactions basées sur le langage naturel, qui permettraient par exemple de piloter un robot à domicile via des commandes simples, sans compétence en programmation. L’approche pourrait également faciliter le remplacement des plateformes robotiques à mesure que le matériel évolue.
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