Il semble que lorsqu’un animal à plusieurs pattes marche et lorsqu’un animal sans pattes glisse, les mécanismes impliqués dans les deux processus ne sont pas si différents. Eh bien, c’est ce que des scientifiques de l’Université de San Diego ont proposé après avoir mené des recherches sur les mouvements de marche des fourmis et des robots. L’équipe de roboticiens, physiciens et biologistes a publié ses résultats dans le Actes de l’Académie nationale des sciences, dans un article intitulé « Marcher, c’est comme glisser : une vision unificatrice et basée sur les données de la locomotion ».
Dans des recherches antérieures, les scientifiques avaient étudié les mécanismes de marche des fourmis et pensaient que leurs découvertes pourraient être appliquées à la conception d’algorithmes de marche chez les robots. Ils ont mené des recherches sur plusieurs colonies de fourmis argentines à l’UC de San Diego et sur deux types différents de robots à plusieurs pattes à l’Université du Michigan. En menant ces recherches, ils ont découvert une nouvelle relation mathématique entre la marche, le saut, le glissement et la nage dans des fluides visqueux, pour les animaux et les robots à plusieurs pattes.
« C’est important car cela permettra aux roboticiens de construire des modèles beaucoup plus simples pour décrire la façon dont les robots marchent et se déplacent dans le monde », a déclaré Nick Gravish, co-auteur de l’étude et membre du corps professoral du Département de génie mécanique et aérospatial de l’Université de Californie San Diego.
Les fourmis argentines sont de bons sujets à étudier car elles parcourent de longues distances sur des terrains divers. « Les fourmis argentines sont très faciles à étudier en laboratoire », a déclaré Glenna Clifton, membre du corps professoral de l’Université de Portland, qui a mené la plupart des recherches sur les fourmis alors qu’elle était postdoctorale dans le laboratoire de Gravish à l’UC San Diego.
Ces fourmis s’adaptent également facilement aux environnements de laboratoire et reconstruiront rapidement leur colonie une fois transférées dans le laboratoire. Les chercheurs les motivent ensuite à marcher en plaçant de la nourriture à des endroits spécifiques et en surveillant leurs mouvements à l’aide d’enregistrements vidéo. « Ces fourmis établiront des sentiers de recherche de nourriture et les suivront », a déclaré Clifton. «Ils rebondissent rapidement et ne gardent pas rancune.»
Pour étudier la locomotion de ces animaux et robots, les chercheurs ont utilisé un algorithme développé par le groupe de recherche de Shai Revzen de l’Université du Michigan, qui transforme des mouvements corporels complexes en formes. « Cet algorithme nous permet de créer une relation simple entre la posture dans laquelle vous vous trouvez et l’endroit où vous allez vous déplacer ensuite », a déclaré Gravish.
Les chercheurs ont découvert que les mêmes algorithmes pouvaient être appliqués à la fois aux fourmis et aux différents types de robots étudiés, même si un nombre différent de pattes était parfois impliqué. Et l’ampleur du mouvement de glissement était également très différente lorsque les sujets animaux et robots marchaient. Les fourmis d’Argentine ne glissent pas beaucoup lorsqu’elles marchent – seulement 4,7 % du mouvement total. En revanche, le glissement s’est produit dans 12 à 22 pour cent des mouvements du robot BigANT à six pattes et dans 40 à 100 pour cent des robots multipodes à six à 12 pattes de l’étude.
En utilisant un modèle basé sur les algorithmes mentionnés ci-dessus, les experts ont pu prédire où l’insecte ou le robot allait se déplacer simplement en fonction de la posture – ou de la forme – qu’il prend avec son corps. « Cela fournit un modèle universel de localisation qui s’applique chaque fois que le mouvement est dominé par la friction avec l’environnement », ont écrit les chercheurs.
Les mathématiques utilisées par les chercheurs ne sont pas nouvelles, mais elles ne s’appliquaient qu’aux mouvements de glissement et de nage dans des liquides visqueux. L’équipe a montré que les mêmes équations s’appliquent à la marche sur plusieurs jambes, que les marcheurs glissent ou non. De plus, les mêmes règles s’appliquent aux insectes à l’échelle millimétrique, comme les fourmis, aux robots à l’échelle métrique.
« L’universalité de cette approche pourrait avoir des applications dans la conception de robots et la planification de mouvements, et fournirait un aperçu de l’évolution et du contrôle de la locomotion sur pattes », ont écrit les chercheurs.
Par exemple, ces principes universels pourraient avoir des implications pour comprendre les transitions évolutives majeures, par exemple de la natation à la marche, affirment les auteurs. Étant donné que la marche, même en glissant, suit les mêmes principes généraux de contrôle que la nage visqueuse, les premiers animaux terrestres possédaient peut-être déjà les circuits neuronaux nécessaires à la locomotion sur terre.
L’équipe n’a pas étudié la locomotion des animaux à deux pattes ni des robots, mais le modèle s’appliquerait également à ceux-ci, à condition qu’ils se déplacent lentement, qu’ils aient les deux pieds au sol en même temps et qu’ils ne tombent pas. Les chercheurs doivent procéder à des ajustements plus précis pour comprendre d’autres facteurs, tels que le rôle que jouent les forces de friction dans le modèle.
En conclusion, Gavish déclare : « Quoi qu’il en soit, marcher peut être beaucoup plus simple qu’on le pense habituellement. »
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Par Alison Bosman, Espèces-menacées.fr Rédacteur
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