Une méthode d'apprentissage novatrice pour que les robots travaillent et collaborent avec des humains
Pour que les robots puissent travailler dans un environnement changeant et effectuer une large gamme de tâches, il faut les équiper de systèmes qui leur permettent d'apprendre de nouvelles compétences et de les adapter à de nouvelles situations. Ils doivent pouvoir collaborer avec les humains dans des environnements dynamiques. Pour y parvenir, le projet CONVERGE (Convergent human learning for robot skill generation), financé par l'UE, a tenté d'améliorer un programme existant pour la création et l'adaptation de modèles de compétences acquises par les robots. Globalement, le but visait à rendre l'apprentissage par le robot plus efficace en l'amenant à assimiler les techniques en même temps que l'opérateur humain. Le projet CONVERGE a privilégié deux problèmes d'apprentissage prévoyant une intervention humaine (HITL), à savoir un transfert efficace des compétences aux robots, et un contrôle partagé. Dans le premier cas, l'apprentissage simultané par les humains et les robots a été analysé pour la synthèse du contrôleur autonome et pour plusieurs tâches robotisées, comme le levage et l'équilibre d'un pendule inversé, ou l'accélération d'une bille sur une poutre. Les résultats montrent que dans le modèle d'apprentissage simultané, une convergence est possible, avec un partage de contrôle dynamique. Les contrôleurs autonomes ainsi obtenus sont plus efficaces que lors d'un apprentissage séquentiel avec une intervention humaine (HITL). Bien que l'apprentissage simultané puisse sembler plus difficile pour les sujets naïfs, leurs résultats pourraient permettre de créer des règles autonomes pour les améliorer. Ces résultats sont possibles grâce à une transition fluide d'un suivi intégral par l'être humain, à une autonomie complète, en passant par un contrôle partagé. Dans le contexte du contrôle partagé, des robots anthropomorphes ont été utilisés. Pour l'exercice de mise en équilibre de la balle, l'objectif consistait à manipuler une balle placée sur un plateau fixé à l'actionneur terminal d'un bras robotisé. La tâche doit être réalisée par l'humain et le robot; Les deux intervenants tentent d'atteindre cet objectif, malgré le fait que le robot doit déduire l'objectif de son partenaire humain en observant son comportement. Cela donne lieu à une combinaison personne-machine complexe. Malgré cela, les résultats expérimentaux indiquent que l'adaptation humaine génère un système de contrôle partagé qui exploite le meilleur des deux mondes. En effet, la bille peut être équilibrée plus rapidement avec l'aide du robot, et avec une plus grande précision grâce à l'intervention humaine. Par ailleurs, d'autres expériences montrent que l'apprentissage humain est favorisé grâce au contrôle partagé. Toutefois, l'approche reste bien plus complexe par rapport au pilotage à distance d'un robot passif. Enfin, une variante du système partagé, où l'homme assure le contrôle du bras, alors que le robot commande les doigts, est utilisée pour une synthèse autonome des compétences en ce qui concerne la manipulation de balles au sein d'un dispositif robotique anthropomorphe composé d'un bras et d'une main. Cela montre bien la polyvalence d'une combinaison HITL pour un contrôle partagé et la synthèse des compétences. Globalement, le projet CONVERGE pourrait révolutionner le processus de conception et de programmation des systèmes robotiques afin qu'ils collaborent avec les humains grâce à une synergie.
Mots‑clés
Robots, CONVERGE, apprentissage humain convergent, capacités robotiques, contrôle autonome