Avec cet exosquelette, devenez une voiture autonomne

Avec cet exosquelette, devenez une voiture autonomne

Grâce à l’intelligence artificielle et aux caméras portables, les ingénieurs veulent aider les exosquelettes robotisés à prendre des décisions seuls, un peu comme le ferait une voiture autonomne.

Les recherches sur les exosquelettes se sont multipliées avec le développement des nouvelles technologies. L’exosquelette est une assistance mécanique pour les membres, en l’occurence une sorte de robot marcheur qu’un patient souffrant d’invalidité peut attacher à ses jambes pour l’aider à se déplacer.

Mais les chercheurs se confrontaient à un problème de taille. Ces machines n’étant pas encore reliées à la conscience de leur utilisateur, elle nécessitent encore de nombreuses commandes manuelles pour passer d’un mode à un autre. Par exemple pour passer de la position assise à la position debout, ou de la position debout à la marche. Ou encore de la marche au sol au mode « montée ou descente d’escaliers ». Pas très pratique tout ça.

Et c’est ce que nous dit Brokoslaw Laschowski, un chercheur en robotique à l’université de Waterloo au Canada, affirmant que s’appuyer sur des manettes ou des applications pour smartphones à chaque fois que l’on veut changer de mode de déplacement peut s’avérer gênant et mentalement éprouvant.

C’est pourquoi les scientifiques travaillent sur des moyens automatisés d’aider ces exosquelettes à reconnaître quand il faut changer de mode de locomotion. En utilisant par exemple des capteurs fixés aux jambes qui peuvent détecter les signaux bio-électriques envoyés par votre cerveau à vos muscles pour leur dire de bouger. Une solution qui s’accompagne d’un certain nombre de défis techniques. Par exemple, en se reposant souvent sur la conductivité de la peau, l’efficacité peut baisser ou mal interpréter les signaux lorsque la peau d’une personne transpire ou s’assèche.

Plusieurs groupes de recherche expérimentent actuellement une nouvelle approche : équiper les utilisateurs d’exosquelettes de caméras portables afin de fournir aux machines des données de vision qui leur permettront de fonctionner de manière autonome. Un logiciel d’intelligence artificielle (IA) peut analyser ces données pour reconnaître les escaliers, les portes et d’autres caractéristiques de l’environnement et calculer la meilleure façon de réagir.

Et cela devient accessible grâce à la première base de données Open source d’images haute résolution dédiée à regrouper de nombreux scénarios de locomotion humaine prises par des caméras portables. L’objectif étant de nourrir les gloutons algorithmes d’apprentissage machine pour instruire les IA. Elle contient plus de 5,6 millions d’images d’environnements de marche réels intérieurs et extérieurs. Ainsi les réseaux neuronaux de ces équipes de recherche peuvent déjà reconnaître automatiquement différents environnements de marche avec une précision de 73 % « malgré la grande variance des différentes surfaces et objets détectés par la caméra portable ».

Selon Laschowski, qui dirige aussi le projet ExoNet entretenant cette base de donnée, l’une des limites potentielles de ces travaux est leur dépendance à l’égard des images conventionnelles en 2D, qui pourraient être améliorée avec des caméras de profondeurs utilisant des technologies tels que le Lidar (light radar). Ses collaborateurs et lui-même ont finalement choisi de ne pas utiliser de caméras de profondeur pour un certain nombre de raisons, notamment parce que la précision des mesures de profondeur se dégrade généralement sous un éclairage extérieur et avec l’augmentation de la distance, explique-t-il.

Dans le cadre d’un travail similaire, des chercheurs de Caroline du Nord ont demandé à des volontaires équipés de caméras montées sur leurs lunettes ou attachées à leurs genoux de marcher dans différents environnements intérieurs et extérieurs, dans le but de capturer le type de données d’image que les exosquelettes pourraient utiliser pour voir le monde qui les entoure. L’objectif ? « Automatiser le mouvement », explique Edgar Lobaton au média Spectrum. Ce chercheur en génie électrique à la North Carolina State University explique qu’ils se concentrent sur la manière dont les logiciels d’IA pourraient réduire l’incertitude due à des facteurs tels que le flou de mouvement ou les images surexposées « pour garantir un fonctionnement sûr. Nous voulons nous assurer que nous pouvons vraiment compter sur la partie vision et IA avant de l’intégrer au matériel. » On retrouve ici les mêmes problématiques techniques posées par les technologies de conduite autonomne.

À l’avenir, Laschowski et ses collègues s’efforceront d’améliorer la précision de leur logiciel d’analyse de l’environnement, avec de faibles exigences en matière de calcul et de stockage de la mémoire, ce qui est important pour les opérations embarquées en temps réel sur les exosquelettes robotiques. Traduisez que l’on cherche plus de fiabilité que l’ordinateur de votre mamie.

En fin de compte, les chercheurs d’ExoNet veulent explorer comment les logiciels d’IA peuvent transmettre des commandes aux exosquelettes afin qu’ils puissent effectuer des tâches telles que monter des escaliers ou éviter des obstacles, en se basant sur l’analyse par le système des mouvements actuels de l’utilisateur et du terrain à venir. En s’inspirant des voitures autonomes, les chercheurs cherchent à mettre au point des exosquelettes autonomes capables de gérer la marche sans intervention humaine, explique M. Laschowski. De quoi imaginer un exosquelette qui emmène son humain vers une adresse Google Map ?

Toutefois, ajoute-t-il, « la sécurité de l’utilisateur est de la plus haute importance, surtout si l’on considère que nous travaillons avec des personnes à mobilité réduite », résultant peut-être d’un âge avancé ou d’un handicap physique. « L’utilisateur de l’exosquelette aura toujours la possibilité de neutraliser le système si l’algorithme de classification ou le contrôleur prend une mauvaise décision. » Et nous les en remercions, afin de ne pas tomber dans un scénario Holywoodien dystopique.

ParBlonde,
le

Nous contacter

3 min pour un Blonde meilleur

Reportez-nous votre expérience sur la bêta, ou les problèmes que vous constatez.
Sur quel terminal nous avez-vous visité ?*
Quel navigateur utilisez-vous ?*
Si vous avez rencontré un bug, décrivez-le ici*
E-mail