Les deux versions sont alignées bloc par bloc, dans l’ordre du texte : titre, l’essentiel, puis paragraphe par paragraphe. Quand la traduction a fusionné ou scindé un paragraphe, la case correspondante reste vide — on ne rapproche jamais deux passages au jugé.
A 22 kg quadruped runs at a gate roughly the size of its own body. Its onboard camera decides when to commit. In mid-air, the Unitree Aliengo folds its legs tightly enough for its feet to slip past the frame, then lands running. Researchers at the University of Hong Kong and the Oxford Robotics Institute have demonstrated the dog-inspired maneuver on real hardware rather than in simulation.
Un quadrupède de 22 kg court vers un passage à peu près de la taille de son propre corps. Sa caméra embarquée décide du moment où il doit s’élancer. En plein vol, l’Unitree Aliengo replie suffisamment ses pattes pour que ses pieds passent au-delà du cadre, puis atterrit en continuant de courir. Des chercheurs de l’Université de Hong Kong et de l’Oxford Robotics Institute ont démontré cette manœuvre inspirée du chien sur du matériel réel, et non en simulation.
The trick was not to script every joint. The team’s low-level controller learned pacing, cantering, steering and jumping from motion-capture data recorded from a real dog. A discriminator network judged whether the robot’s movement resembled the animal’s, and that judgment became part of the training reward. Walking, running, jumping and landing could then blend continuously instead of living as isolated skills.
L’objectif n’était pas de programmer chaque articulation. Le contrôleur de bas niveau de l’équipe a appris le rythme, le galop, le pilotage et le saut à partir de données de capture de mouvement enregistrées sur un chien réel. Un réseau discriminateur évaluait si les mouvements du robot ressemblaient à ceux de l’animal, et cette évaluation était intégrée à la récompense d’entraînement. La marche, la course, le saut et l’atterrissage pouvaient ainsi s’enchaîner de manière continue au lieu de fonctionner comme des compétences isolées.
A second controller handled the immediate decision. Running 10 times per second, it used an RGB-D camera — a camera that captures both color and depth — to detect the gate and output only forward speed and turning rate. That narrowed decision space allowed training in about six hours, according to senior author Peng Lu. The system itself discovered the take-off sequence and the mid-air leg tuck.
Un deuxième contrôleur gérait la décision immédiate. Fonctionnant 10 fois par seconde, il utilisait une caméra RGB-D — une caméra qui capture à la fois les couleurs et la profondeur — pour détecter le passage et ne produisait que la vitesse d’avancée et la vitesse de rotation. Cet espace de décision réduit a permis un entraînement d’environ six heures, selon l’auteur principal Peng Lu. Le système a découvert lui-même la séquence d’impulsion et le repli des pattes en plein vol.
The behavior also adapted beyond one rehearsed position. The researchers report that the gate could be placed anywhere in the room and at any height within the robot’s reach. For a higher opening, the robot used a longer run-up and folded its joints more aggressively; when the gate was off to one side, it crossed diagonally. It could also re-plan its heading if the gate moved while the robot was already running.
Le comportement s’adaptait également à des positions qui n’avaient pas été répétées à l’entraînement. Les chercheurs indiquent que le passage pouvait être placé n’importe où dans la pièce et à n’importe quelle hauteur à la portée du robot. Pour une ouverture plus haute, le robot prenait davantage d’élan et repliait plus fortement ses articulations ; lorsque le passage était décalé sur le côté, il le franchissait en diagonale. Il pouvait aussi recalculer sa trajectoire si le passage se déplaçait alors que le robot courait déjà.
And so what, concretely? A robot that can commit to a dynamic maneuver could have more routes through cluttered, human-scale environments such as collapsed structures and industrial sites, where slowly negotiating every obstacle may make a path impossible. The reusable skill library could also be retargeted to hurdles, vertical fences or other gaps by changing the high-level module rather than retraining locomotion from scratch. For now, this is a prototype demonstration on the Aliengo, and the researchers are planning further studies to improve the approach.
Et concrètement ? Un robot capable de s’engager dans une manœuvre dynamique pourrait disposer de davantage de chemins dans des environnements encombrés à taille humaine, comme des structures effondrées et des sites industriels, où négocier lentement chaque obstacle peut rendre un itinéraire impossible. La bibliothèque de compétences réutilisables pourrait également être adaptée à des obstacles, des clôtures verticales ou d’autres brèches en modifiant le module de haut niveau, plutôt qu’en réentraînant la locomotion depuis zéro. Pour l’instant, il s’agit d’une démonstration au stade du prototype sur l’Aliengo, et les chercheurs prévoient d’autres études pour améliorer cette approche.