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Robots : des chercheurs du MIT optimisent leurs déplacements pour éviter les obstacles

Des jeux vidéos aux situations réelles, les robots ont souvent du mal à trouver leur chemin en présence d'obstacles. Des chercheurs du MIT ont mis au point une méthode pour optimiser ces mouvements sous contraintes. Pour ce faire, ils combinent théorie des graphes et optimisation convexe.

Des drones de livraison en zones urbaines aux bras robotiques de l’industrie, le développement de méthodes de planification de déplacements dans des espaces présentant des obstacles est au cœur de la robotique actuelle. Une équipe du laboratoire de sciences de l’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) de l’institut de technologie du Massachusetts (MIT) a mis au point une technique pour optimiser les calculs de trajectoires dans de telles conditions. Elle a fait l'objet d'une étude publiée le 15 novembre 2023 dans la revue Science Robotics.

Une méthode alliant théorie des graphes et optimisation convexe

En mathématiques, il est facile d’optimiser un jeu de paramètres dans des espaces convexes, c’est-à-dire des zones dans lesquelles tous les points peuvent être reliés par une ligne droite (c’est par exemple le cas d'une table de billard). L’ajout d’obstacles dans une zone convexe va de facto faire perdre son caractère convexe (on peut imaginer un îlot central dans une cuisine qui empêche de traverser cette dernière en ligne droite).

La présence d’obstacles complexifie donc fortement les calculs de trajectoires. L’idée ingénieuse de l’équipe du CSAIL du MIT est de découper l’espace d’évolution du robot en plus petites zones convexes dans lesquelles l’optimisation est aisée. Il faut encore déterminer comment parcourir ces zones de manière optimale.

Imaginez-vous prévoir votre trajet pour faire vos courses dans un grand magasin : vous savez quelles zones parcourir, mais pas dans quel ordre. Pas d’inquiétude, les mathématiques ont des outils, regroupés dans le champ de la théorie des graphes, pour vous permettre de planifier votre trajet. C’est sur cette branche des mathématiques que se base la deuxième moitié de l’optimisation faite par l’équipe du MIT. Les chercheurs représentent les zones sur un graphe, objet mathématique où des points (les nœuds) sont reliés les uns aux autres par des arêtes (les arbres généalogiques en sont un exemple). Dans le graphe uti[...]

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