Robotique et optimisation numérique : de nouvelles perspectives

Les robots bougent pour agir. Alors que les actions s’expriment et se réalisent dans l’espace physique, les mouvements du robot trouvent leur origine dans son espace moteur. Comment traduire une action en termes de mouvements ? C’est toute la question que pose la robotique. Parmi tous les mouvements permettant de réaliser une action donnée, le principe d’optimalité est envisagé comme principe de sélection. La géométrie, et plus précisément l’algèbre liénaire, permettent d’établir la correspondance entre espace physique et espace moteur.

Dans leur article « Optimization as Motion Selection Principle in Robot Action », J.P. Laumond, N. Mansard et J.B. Lasserre présentent une synthèse des modèles d’expression de l’action et des algorithmes d’optimisation numérique associés. Ils montrent en outre comment un mouvement, associé au critère qu’il optimise, peut représenter une véritable « signature » de l’action. La recherche de ces signatures peut ainsi se définir comme un problème de commande optimale inverse. Cette vision ouvre de nouvelles perspectives de recherche combinant robotique et optimisation numérique.

Lire l'article sur le site de Communications of the ACM et visionner la vidéo associée.