🐎🤖 Bio-inspired robot explains animal gait transitions

EPFL's team led by PhD student Milad Shafiee, along with co-authors Guillaume Bellegarda and BioRobotics Lab head Auke Ijspeert, have trained a four-legged robot using deep reinforcement learning to navigate challenging terrain, achieving a milestone in both robotics and biology.

The robot learned to transition between walking, trotting, and pronking to avoid falls on varied terrain, prioritizing viability over energy efficiency. By modeling locomotion control after animals' brain, spinal cord, and sensory feedback system, the team demonstrated that the robot autonomously changed its gait to prioritize avoiding falls, showcasing a novel bio-inspired learning architecture.

This research holds promise for enhancing robotic agility and reducing reliance on animal models in biological research.

Une équipe du labo de biorobotique composée du doctorant Milad Shafiee, de Guillaume Bellegarda et du professeur Auke Ijspeert, a entraîné un robot quadrupède à l'aide de l'apprentissage par renforcement profond (DRL) pour évoluer sur des terrains difficiles.

Le robot a appris à passer du pas, au trot, puis au stotting pour éviter les chutes sur un terrain varié, privilégiant la prévention des chutes plutôt que l'efficacité énergétique. En modélisant le contrôle de la locomotion sur le cerveau, la moelle épinière et le système sensoriel des animaux, l'équipe a démontré que le robot modifiait automatiquement son allure pour éviter les chutes, mettant en lumière une nouvelle architecture d'apprentissage bio-inspirée.

Ces recherches promettent d'améliorer l'agilité des robots et de réduire la dépendance aux modèles animaux en recherche biologique.

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