La Chine entraîne des robots à sauter comme des chats pour explorer les astéroïdes

Inspirée par la capacité des chats à tourner et à atterrir, une équipe de recherche de l'Institut de technologie de Harbin (Chine) a utilisé l'apprentissage par renforcement (RL) - un type d'intelligence artificielle (IA) - pour entraîner des robots à ajuster leur posture dans les airs lorsqu'ils sautent sur des surfaces rugueuses à faible gravité sur des astéroïdes.

Une équipe de recherche chinoise a entraîné un robot à quatre pattes à ajuster sa posture et à atterrir comme un chat pour se déplacer sur la surface d'un astéroïde. (Photo : SCMP)

Contrairement aux systèmes traditionnels qui s’appuient sur un matériel de stabilisation spécialisé mais lourd, le robot utilise un système de contrôle « sans modèle » pour déplacer ses quatre pattes dans un mouvement coordonné. Cela permet au robot d'ajuster son inclinaison et de réorienter sa direction de déplacement dans les airs, rapportent les chercheurs dans le Journal of Astronautics.

La recherche aborde un défi majeur lié aux sauts de robots lors de déplacements sur des astéroïdes, où l'environnement a une faible gravité et où même un léger déséquilibre dans les forces des jambes peut amener le robot à tourner de manière incontrôlable, à atterrir sans succès ou à rebondir complètement sur la surface.

« Dans l’environnement de faible gravité des astéroïdes, les robots subissent de longues périodes de chute libre à chaque saut. « Il est important d'utiliser ce temps pour ajuster la déviation causée par le saut, pour assurer un atterrissage en toute sécurité ou pour modifier l'angle de rotation pour ajuster la direction du mouvement », a déclaré l'équipe de recherche dans le rapport.

« Une plateforme de simulation de microgravité a été conçue et construite, vérifiant ainsi l'efficacité de cette méthode de saut grâce à des expériences sur un prototype de robot quadrupède », a ajouté l'équipe de recherche.

Les astéroïdes sont des vestiges de la formation du système solaire et détiennent la clé pour déchiffrer ses origines. Ils sont également riches en ressources telles que le platine et d’autres métaux rares, qui pourraient aider à l’exploration spatiale future et aux applications industrielles.

Les défis à la surface de l'astéroïde

Jusqu’à présent, les agences spatiales d’Europe, du Japon et des États-Unis ont réussi à faire atterrir des engins spatiaux sur des astéroïdes pour récupérer des échantillons, mais aucune n’a déployé de rovers capable d’explorer la surface à long terme.

Les rovers à roues traditionnels, comme ceux utilisés sur la Lune et sur Mars, sont confrontés à des défis dans les environnements d'astéroïdes car la faible gravité, généralement de quelques millièmes de celle de la Terre, ne fournit pas suffisamment de traction pour que les roues fonctionnent efficacement.

Pour remédier à ces limitations, les scientifiques ont proposé d’utiliser des robots sauteurs pour les futures missions, mais cela présente un nouvel ensemble de défis.

À chaque saut, le robot reste en l'air pendant environ 10 secondes, suffisamment longtemps pour que les forces déséquilibrées des jambes provoquent une rotation incontrôlable du robot, voire un rebond sur la surface et une dérive dans l'espace.

L’équipe de recherche de Harbin a utilisé des méthodes RL pour former des robots dans des simulations virtuelles. Pendant sept heures, l'IA a appris et acquis de l'expérience en testant des erreurs pour affiner ses mouvements afin de pouvoir atterrir de manière stable. Le système d'IA du robot a démontré sa capacité à ajuster son orientation, y compris le tangage (penché vers l'avant ou vers l'arrière), l'inclinaison (penché d'un côté à l'autre) et le lacet (angle de rotation), en quelques secondes seulement.

Par exemple, lorsqu'il est lancé vers l'avant avec une grande inclinaison allant jusqu'à 140 degrés, le robot peut stabiliser sa posture en 8 secondes. Il peut également pivoter dans les airs jusqu'à 90 degrés pour changer de direction de déplacement.

Les robots sont entraînés à l’aide de méthodes d’apprentissage par renforcement. (Photo : SCMP)

Pour valider l’efficacité du système, les chercheurs ont construit une plateforme de simulation de microgravité qui permet au robot de « flotter » sur une surface presque sans frottement.

Bien que limitées au mouvement bidimensionnel, les expériences ont confirmé l'efficacité du système et renforcé les résultats des simulations, a déclaré l'équipe.

De plus, les scientifiques ont découvert que le processus nécessitait très peu de puissance de calcul du robot. La conception légère et économe en énergie du système est particulièrement adaptée aux missions d’exploration de l’espace lointain.

À l’avenir, ce système pourrait avoir de nombreuses applications, allant de l’exploration scientifique à l’exploitation minière des ressources sur les astéroïdes. Toutefois, l’équipe a déclaré que des recherches supplémentaires étaient nécessaires pour améliorer la capacité de l’IA à s’adapter à des terrains et des environnements divers.

Hua Yu (Source : SCMP)

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