Les robots apprennent par la pratique
La robotique est importante pour faire progresser l'industrie et prendre en charge un grand nombre d'applications, depuis l'aide aux personnes physiquement diminuées jusqu'à l'assistance aux opérations de recherche et de sauvetage. Le projet ITHRUI(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (Towards better robot manipulation: Improvement through interaction), financé par l'UE, a examiné comment l'apprentissage peut être exploité pour améliorer la manipulation robotique. En général, les robots n'intègrent que des connaissances modestes pour réaliser des tâches de manipulation dans l'environnement humain. L'équipe du projet a cherché à aller plus loin en améliorant les capacités d'apprentissage des robots. Plus précisément, elle a cherché à faire progresser les capacités des robots par le biais de leurs interactions durant leur durée de vie, en nécessitant très peu d'interventions de la part de l'utilisateur. Les chercheurs ont également étudié comment les robots peuvent améliorer leurs capacités grâce à des comportements communicatifs simples comme le regard et le pointage, qui peuvent les aider à «manipuler» les humains. Pour relever ces défis, ITHRUI a analysé les architectures de contrôle de robots conçues sur le modèle sense-model-plan-act et identifié trois stratégies différentes pour améliorer leurs performances. Cela a pu être réalisé sur deux plateformes robotiques différentes, à savoir la plateforme robotique HERB de l'Université Carnegie Mellon aux États-Unis, et la plateforme iCub de l'Université technique du Moyen-Orient en Turquie. Ces nouvelles stratégies peuvent efficacement compléter les plateformes robotiques actuelles et contribuer à les améliorer au fil du temps. Dans cette même veine, l'équipe du projet a également articulé un cadre de travail unifié pour améliorer l'interaction humain-robot. Grâce à ces efforts, les plateformes collaboratives de manipulation de robot sont appelées à s'améliorer. Les implications sur la technologie robotique dans un grand nombre de domaines pourraient être profondes.
Mots‑clés
Robots, technologie robotique, ITHRUI, sense-model-plan-act, interaction humain-robot