fr.wedoany.com Rapport : Le 15 juin, Zhiyuan a annoncé que son robot humanoïde bipède grandeur nature Expedition A3 avait joué au tennis de table de manière entièrement autonome. Sans télécommande, sans script et sans intervention humaine, le robot a réalisé une boucle de contrôle fermée comprenant la perception visuelle, la prédiction de trajectoire, la planification motrice complète du corps et le coup précis. Zhiyuan affirme que l'Expedition A3 est devenu le premier robot humanoïde bipède grandeur nature à prendre des décisions de manière autonome et à terminer un match de tennis de table, faisant passer la démonstration des capacités motrices des robots humanoïdes de performances basées sur des mouvements prédéfinis à une phase de perception en temps réel, de jugement immédiat et d'exécution dynamique.
La difficulté du tennis de table pour un robot humanoïde réside dans le temps de réaction extrêmement court, les changements rapides de trajectoire et la petite fenêtre de frappe. Le robot doit non seulement voir clairement la balle arrivante, mais aussi prédire en quelques millisecondes son point de chute, sa vitesse et sa tendance de rotation, tout en coordonnant ses jambes pour maintenir l'équilibre, ses membres supérieurs pour effectuer le geste et son torse pour ajuster la posture. Contrairement à un bras robotique fixe, un robot humanoïde bipède grandeur nature doit gérer les relations entre le centre de gravité, l'appui au sol, la réponse articulaire et la précision de l'extrémité des membres supérieurs lors de la frappe. Si l'estimation du point de contact de la raquette est trop erronée, même si le robot effectue le geste, il lui sera difficile de réaliser un retour efficace.
L'une des technologies clés de cette percée est l'algorithme de contrôle moteur pour le tennis de table sur robot humanoïde, SpikePingpong, développé conjointement par Zhiyuan et l'équipe de Shanghang Zhang de l'Université de Pékin. Cet algorithme, conçu pour les scénarios de compétition de balles à grande vitesse, intègre la perception visuelle, la prédiction de la balle arrivante, la planification stratégique et le contrôle moteur complet du corps, permettant au robot de générer des actions en temps réel en fonction de l'état de la balle, plutôt que d'exécuter un script fixe pré-écrit. Pour l'intelligence incarnée, la valeur de ce type d'algorithme ne réside pas dans le fait de faire « jouer une fois » au robot, mais dans la vérification de sa capacité à percevoir, juger, corriger et agir en continu dans un environnement dynamique. Le scénario du tennis de table offre un environnement de test à haute fréquence, reproductible et à fort feedback, permettant de tester de manière concentrée les capacités de contrôle du corps, du système de perception et de la prise de décision motrice du robot.
Le système visuel détermine également la limite de réponse de l'Expedition A3. Zhiyuan a introduit cette fois la caméra à impulsions haute fréquence de 20 kHz de l'équipe de Tiejun Huang de l'Université de Pékin, augmentant la vitesse de réponse visuelle de 10 fois par rapport aux solutions traditionnelles, permettant une prédiction au niveau millimétrique du point de contact de la raquette. Les solutions visuelles traditionnelles sont facilement limitées par la fréquence d'images, l'exposition et le flou de mouvement dans les scénarios de mouvement à grande vitesse. Lorsque la balle de tennis de table vole à grande vitesse, les caméras ordinaires ont du mal à fournir des informations de trajectoire suffisamment rapides au système de contrôle du robot. La caméra à impulsions haute fréquence capture les changements de mouvement avec une résolution temporelle plus élevée, fournissant une entrée perceptuelle plus continue et plus rapide à l'algorithme, permettant au robot de se préparer à frapper avant l'arrivée de la balle.
Cette avancée montre également que la recherche et le développement des robots humanoïdes passent de la démonstration d'actions individuelles à la validation de tâches complexes. Par le passé, les démonstrations courantes des robots humanoïdes incluaient la marche, le saut, le transport, la poignée de main et l'utilisation d'outils simples. Ces actions peuvent mettre en évidence les capacités motrices du corps, mais exigent relativement peu de réponse en temps réel aux changements environnementaux. Le match de tennis de table oblige le robot à travailler dans un environnement à grande vitesse, non déterministe et en changement continu, se rapprochant davantage des interactions dynamiques des tâches du monde réel. À l'avenir, dans des scénarios tels que l'inspection industrielle, la manutention en entrepôt, les services domestiques, les soins de santé et les services publics, les robots devront également faire face à des cibles mobiles, des obstacles temporaires, des changements soudains et des interactions entre l'homme et l'environnement. Les capacités de contrôle moteur et de perception-décision influenceront directement l'efficacité du déploiement.
Du point de vue de la valeur de l'innovation scientifique et technologique, le fait que l'Expedition A3 joue au tennis de table de manière autonome n'est pas une simple démonstration de divertissement, mais un test complet des capacités de coordination « œil, cerveau, corps et main » d'un robot bipède grandeur nature. L'algorithme SpikePingpong est chargé de transformer les résultats de la perception en stratégies et actions, la caméra à impulsions haute fréquence augmente la vitesse d'entrée visuelle, et le corps du robot doit traduire les instructions de contrôle en mouvements articulaires et en actions de frappe. Si ces capacités continuent de mûrir, les technologies associées pourront être transférées des compétitions de balles à des tâches telles que la saisie à grande vitesse, l'évitement d'obstacles dynamique, l'assemblage de précision et la collaboration homme-robot. Alors que les entreprises chinoises de robots humanoïdes accélèrent leur passage du dévoilement matériel à la validation de scénarios, l'Expedition A3 de Zhiyuan, en terminant de manière autonome un match de tennis de table, fournit un nouvel échantillon technique pour l'intelligence motrice et la capacité de contrôle en temps réel des robots humanoïdes grandeur nature.
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