Google DeepMind présente Barkour, un benchmark pour les robots quadrupèdes

Google DeepMind a récemment introduit un système de benchmarking potentiel pour quantifier les performances des robots quadrupèdes, selon un article de recherche publié par l'équipe. Baptisé "Barkour", ce système pourrait offrir une base pour déterminer l'efficacité des robots quadrupèdes.

"Les humanoïdes bipèdes peuvent, en fait, arriver - mais les quadrupèdes sont déjà là. Ils sont dans les laboratoires, effectuent des inspections dans les centrales électriques et les raffineries, jouent au football et même - ce qui inquiète beaucoup - deviennent des policiers."

Les quadrupèdes à l'œuvre

Spot de Boston Dynamics est sans doute le plus reconnaissable parmi les robots quadrupèdes, mais de nombreuses startups et institutions de recherche ont apporté leur propre contribution à cette catégorie. Même Xiaomi en a fabriqué un pour une raison quelconque. Alors que les promoteurs de bipèdes cherchent à prouver leur travail, les quadrupèdes sont déjà à l'œuvre.

Un benchmark inspiré des animaux

L'équipe de Google DeepMind a décidé que les vrais animaux fourniraient le meilleur analogue de performance pour leurs homologues robotiques. Cela signifiait mettre en place un parcours d'obstacles dans le laboratoire et faire courir un chien - comme le montre l'image du petit teckel tenace ci-dessus. Le parcours était composé de quatre obstacles dans une zone de 5x5 mètres, ce qui, selon l'équipe, est plus dense que les spectacles canins qui l'ont inspiré.

"Étant donné que ces machines sont inspirées par les animaux, l'équipe de recherche a déterminé que les vrais animaux fourniraient le meilleur analogue de performance pour leurs homologues robotiques."

Évaluation des performances

Les performances sont notées sur une échelle de 0 à 1 - une simple binarité pour déterminer si le robot peut traverser l'espace en 10 secondes environ, le temps qu'il faut à un chien de taille similaire pour le faire. Diverses pénalités sont prévues pour les vitesses lentes et pour le fait de sauter ou de rater des obstacles sur le parcours.

"Nous pensons que le développement d'un benchmark pour la robotique à pattes est une première étape importante pour quantifier les progrès vers l'agilité au niveau animal. [...] Nos résultats démontrent que Barkour est un benchmark difficile qui peut être facilement personnalisé, et que notre méthode basée sur l'apprentissage pour résoudre le benchmark fournit à un robot quadrupède une seule politique de bas niveau qui peut effectuer une variété de compétences agiles de bas niveau."

Selon Google, Barkour s'est avéré être un benchmark efficace, même face à l'inévitable événement inattendu et aux problèmes matériels. Le chien robot utilisé dans l'essai a pu se relever et retourner à la ligne de départ par lui-même en cas d'échec.

Source : Google