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Application de la perception du corps par inférence active à un robot humanoïde

Application de la perception du corps par inférence active à un robot humanoïde

Crédit: Oliver, Lanillos et Cheng.

Un des principaux défis des chercheurs en robotique consiste à développer des systèmes capables d’interagir avec les humains et leur environnement dans des situations comportant divers degrés d’incertitude. En fait, même si les humains peuvent apprendre en permanence de leurs expériences et percevoir leur corps dans son ensemble lorsqu'ils interagissent avec le monde, les robots ne possèdent pas encore ces capacités.

Des chercheurs de l'Université technique de Munich ont récemment mené une étude ambitieuse dans laquelle ils tentaient d'appliquer "l'inférence active", un concept théorique qui décrit la capacité à unir la perception et l'action à un robot humanoïde. Leur étude fait partie d’un projet plus vaste financé par l’UE, intitulé SELFCEPTION, qui relie la robotique et psychologie cognitive dans le but de développer des robots plus perspicaces.

"La question de recherche initiale qui a déclenché ce travail était de fournir robots humanoïdes et les agents artificiels en général avec la capacité de percevoir leur corps comme le font les humains ", a déclaré à TechXplore Pablo Lanillos, l'un des chercheurs ayant mené l'étude à ce projet." L'objectif principal était d'améliorer leur capacité à interagir dans l'incertitude. Dans le cadre du projet Marie Skłodowska-Curie de Selfception.eu, nous avons initialement défini une feuille de route pour inclure certaines caractéristiques de la perception et de l'action humaines dans des robots. "

Dans leur étude, Lanillos et ses collègues ont essayé de mieux comprendre la perception humaine et l'ont ensuite modelée dans un robot humanoïde. Cela s'est avéré être une tâche très difficile, car de nombreux détails sur la manière dont les informations sensorielles (visuelles, tactiles, etc.) sont traitées par les humains sont encore inconnus. Les chercheurs se sont inspirés des travaux de Hermann Von Helmholtz et de Karl Friston, en particulier de leur théorie de l'inférence active, qui figure parmi les constructions de neuroscience les plus influentes.

"En substance, nous proposons que le robot se rapproche en permanence de son corps en utilisant ses modèles appris imparfaits", a déclaré à TechXplore Guillermo Oliver, un autre chercheur impliqué dans l'étude. "L'algorithme, basé sur le principe de l'énergie libre, présente la perception et l'action travaillant dans un but commun: réduire l'erreur de prédiction. Dans cette approche, l'action fait en sorte que les données sensorielles correspondent mieux à la prédiction faite par le modèle interne."

Lanillos, Oliver et le professeur Gordon Cheng ont été les premiers à appliquer une inférence active à un vrai robot. En fait, jusqu'à présent, l'inférence active n'a été testée que de manière théorique ou dans des simulations partiellement biaisées par la simplification des modèles utilisés.

Leur approche tente de reproduire la capacité des humains à changer leurs actions (par exemple, leur démarche) dans des situations particulières, par exemple, lorsqu'ils approchent d'un escalator de métro, mais découvrent soudain qu'il est cassé ou hors service et adapte ses mouvements en conséquence. Les algorithmes de perception et de contrôle développés par Lanillos, Oliver et Cheng reproduisent un mécanisme similaire dans les robots.

Par exemple, dans une tâche à atteindre dans laquelle un robot doit toucher un objet, le modèle crée une erreur dans l'emplacement souhaité de la main qui déclenche une action sur l'objet. L'équilibre (ou minimisation) est obtenu lorsque la main du robot et l'objet se trouvent au même endroit.

"Cette approche est rare dans la communauté de la robotique, mais elle offre une facilité de traitement, permet la combinaison d'informations sensorielles provenant de différentes sources et permet d'ajuster la fiabilité des informations de chaque capteur, en fonction de la précision", a déclaré Oliver.

Les chercheurs ont appliqué leur algorithme à iCub, un robot humanoïde cognitif open source développé dans le cadre d'un autre projet financé par l'UE, a évalué ses performances dans des tâches impliquant une double portée et un suivi actif de la tête. Lors de leurs tests, le robot a pu effectuer des comportements avancés et robustes, ainsi qu'un suivi actif de la tête d'objets dans son champ visuel.

"Le robot humanoïde Oliver a déclaré: "Ce type d'algorithme permet de modifier la vue actuelle du pipeline de perception entrée-sortie (par exemple, l'état réseaux de neurones de pointe) en renforçant l’idée de la perception en boucle fermée, dans laquelle les passes en avant et en arrière sont traitées en ligne, et en incluant l’action comme autre variable inévitable. "

Lanillos, Oliver et Cheng sont les premiers à mettre en œuvre un modèle basé sur le principe de l'énergie libre sur un véritable humanoïde robot. Leurs résultats suggèrent que la validation de tels modèles dans des environnements réels est possible, tout comme l’analyse des avantages de ces modèles en présence de bruit bruyant. information sensorielle, occlusions ou lorsque seulement des informations partielles sont disponibles. Les chercheurs prévoient maintenant d’appliquer leur modèle à d’autres robots et d’en tester la généralisabilité.

"À long terme, nous voulons permettre le développement d'agents artificiels dotés des mêmes capacités d'adaptation et d'interaction corporelles que les humains", a déclaré Lanillos. "Parallèlement, nous développons de nouveaux algorithmes d'intelligence artificielle bio-inspirés. À l'avenir, nous utiliserons également cette technologie. modèle pour enquêter sur la propriété corporelle et l’agence, et qui sait, nous pourrions un jour permettre la reconnaissance de soi dans les machines. "


Une approche neurorobotique pour la construction de robots capables de communiquer


Plus d'information:
Guillermo Oliver et al. Inférence active de perception et d'action du corps pour les robots humanoïdes. arXiv: 1906.03022 (cs.RO). arxiv.org/abs/1906.03022

© 2019 Science X Network

Citation:
                                                 Application de la perception du corps par déduction active à un robot humanoïde (18 juin 2019)
                                                 récupéré le 18 juin 2019
                                                 sur https://techxplore.com/news/2019-06-inference-body-perception-humanoid-robot.html

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