Le MIT combine deux systèmes pour permettre à une machine robotisée de mieux calculer sa trajectoire quand elle souhaite s'emparer d'un objet. Le but : rendre le mouvement moins saccadé et similaire à celui d'un être humain.

Fluidifier ses mouvements rend le robot plus accessible

Si les programmes se multiplient pour rendre les machines robotisées plus autonomes et capables de prendre certaines décisions, il n'en reste pas moins que leurs mouvements ont tendance à rester plutôt saccadés. Afin de régler cela, une équipe du MIT a mis au point un système qui permet au robot de catégoriser son environnement par un ensemble de points et de se souvenir de ses différents mouvements afin d'affiner les suivants. En fait, dans le cas d'un robot usuel, le calcul se fait point par point. Le logiciel cherche un repère dans l'espace qui permette de n'entrer en collision avec aucun élément de décor, et le relie au point précédent, jusqu'à ce que l'itinéraire ainsi créé atteigne la cible. Le problème de cette technique résiderait dans son manque d'optimisation (tout chemin ne contenant aucune collision étant considéré comme valide) comme dans la quantité de calculs qu'elle impliquerait (analyse d'une infinité de points de l'espace).

Un double avantage fonctionnel

Au contraire, les chercheurs du MIT combinent deux algorithmes pour optimiser le déplacement. Le premier vise à fluidifier le mouvement : à chaque point calculé, le robot génère une sphère plus ou moins grande (en fonction des obstacles à proximité). Cette sphère correspond en fait à un espace considéré comme libre, et au sein duquel le bras peut se mouvoir librement. Lors du mouvement final, cela permet au robot de fluidifier son mouvement, puisqu’il dispose d’un espace de liberté, et non d’un itinéraire rigide et préétabli. L’autre algorithme permet quant à lui de réduire au maximum la distance parcourue. En effet, chaque fois qu'un nouveau point de l'espace est identifié, le robot calcule l'itinéraire le plus court pour se rendre à celui-ci en fonction de l'ensemble des points précédemment identifiés. On obtient ainsi une optimisation constante de l'itinéraire.

Des tests concluants

Pour les chercheurs, l'intérêt est double: la route finale est bien plus courte, et permet donc d'économiser du temps et de l'énergie. D'autre part, un tel système a pour but d'améliorer les interactions avec les humains : ses mouvements seraient ainsi plus faciles à prédire et proches dans la fluidité de ceux d'un être humain. A noter que les scientifiques ont réalisé des tests pour prouver l'efficacité de leur système. Le robot utilisant l'algorithme usuel aurait mis 4 fois plus de temps à calculer un trajet test que le robot équipé du nouvel algorithme. Quant à la route calculée, celle-ci s'est finalement révélée 3 fois plus longue dans le premier cas. Et malgré une vitesse inférieure aux résultats escomptés, les chercheurs soulignent qu'il ne s'agit là "que d'une affaire d'optimisation de code".