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L'ETH Zurich dévoile ANYmal, un robot hautement entraîné qui révolutionne la navigation autonome

ParBrenda KananaBrenda Kanana
2 minutes de lecture -
ETH Zurich
  • L'ETH Zurich dévoile ANYmal, un robot doté d'une IA avancée capable de naviguer de manièredentsur des terrains difficiles.
  • Le robot utilise des modules de vision, de mouvement et de navigation pour percevoir, se déplacer et planifier ses déplacements à travers les obstacles.
  • Des tests en conditions réelles démontrent la capacité d'ANYmal à surmonter les obstacles, marquant un progrès significatif dans le domaine de la robotique autonome.

Les chercheurs en robotique de l'ETH Zurich ont réalisé une avancée remarquable avec la présentation d'ANYmal, un robot quadrupède doté de modules d'IA avancés. Ces modules permettent à ANYmal de naviguer de manièredentsur des terrains complexes, ce qui représente un progrès significatif dans le domaine de la robotique quadrupède.

Le robot ANYmal intègre un module de vision sophistiqué, utilisant six caméras de profondeur Intel Realsense et un LiDAR Velodyne piloté par un contrôleur Nvidia Jetson Orin. Surmontant les limitations des systèmes de balayage laser et infrarouge traditionnels, souvent incapables de fournir des informations spatiales complètes, ce module reconstruit l'environnement en 3D à partir des scans acquis. Grâce à des techniques d'imagerie avancées, le robot appréhende parfaitement son environnement et peut ainsi naviguer avec fluidité à travers divers obstacles.

Module de mouvement : Adaptation dynamique à des défis variés

Composé de cinq actions distinctes (escalade, accroupissement, saut et marche), le module de déplacement fait l'objet d'un entraînement rigoureux pour maîtriser chaque compétence à différents niveaux de difficulté. Grâce à des scénarios simulés, le robot virtuel ANYmal est entraîné à exécuter des manœuvres complexes, comme s'accroupir sous des obstacles de plus en plus bas ou franchir des espaces de plus en plus larges entre des plateformes. Ce programme d'entraînement rigoureux garantit la capacité du robot à s'adapter dynamiquement aux divers terrains et obstacles rencontrés dans des environnements réels.

Le module de navigation est l'unité d'intelligence centrale. Il synthétise les données du module de vision avec les informations de position et les exigences de mouvement afin de tracer des trajectoires optimales sur des parcours complexes. Entraîné sur un vaste ensemble de données comprenant 3 000 parcours de test, ce module atteint un taux de réussite impressionnant de plus de 96 % sur des terrains difficiles. Le robot ANYmal fait preuve d'une précision inégalée dans la traversée d'environnements complexes avec une efficacité remarquable, grâce à une intégration harmonieuse de la perception, de la conscience spatiale et de la motricité.

Déploiement en conditions réelles : des performances au-delà de la simulation

Une fois la formation par simulation terminée, le logiciel d'intelligence artificielle est parfaitement intégré au robot physique ANYmal D, doté d'un matériel performant comprenant deux processeurs Intel i7, 8 Go de RAM et un SSD de 240 Go. Le robot ANYmal démontre ses capacités exceptionnelles en situation réelle en franchissant les obstacles avec aisance et en parcourant des terrains difficiles avec une agilité inégalée. Les vidéos illustrant ses performances soulignent son remarquable pouvoir de surmonter les obstacles qui entravent les systèmes robotiques conventionnels, inaugurant ainsi une nouvelle ère pour la mobilité autonome.

Grâce à ses avancées en matière de navigation autonome, l'équipe de recherche de l'ETH Zurich a ouvert de nouvelles perspectives à la robotique. En exploitant la puissance de modules d'IA hautement performants, le robot ANYmal fait preuve d'une polyvalence et d'une adaptabilité exceptionnelles pour naviguer de manièredentdans des environnements variés. À mesure que la robotique évolue, des innovations comme celle-ci promettent de révolutionner de nombreux secteurs, des missions de recherche et de sauvetage à l'exploration spatiale, et bien plus encore.

Article original tiré de : https://www.anybotics.com/anymal-technical-specifications.pdf

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Brenda Kanana

Brenda Kanana

Brenda possède plus de quatre ans d'expérience dans le domaine des cryptomonnaies, de l'intelligence artificielle et des technologies émergentes. Elle a travaillé chez Zycrypto, Blockchain Reporter et The Coin Republic, et travaille désormais pour Cryptopolitan . Son diplôme de sociologie de l'Université technique de Mombasa lui permet de rester à l'écoute de ses lecteurs.

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