La physique de la marche des animaux à plusieurs pattes et des robots est plus simple qu'on ne le pensait auparavant. C'est la découverte décrite par une équipe de roboticiens, de physiciens et de biologistes dans le numéro du 5 septembre des Proceedings of the National Academy of Sciences, dans un article intitulé "Walking is like slithering:a unifying, data-driven view of locomotion."

"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 le co-auteur de l'article, Nick Gravish, membre du corps professoral du Département de génie mécanique et aérospatial de l'Université de Californie. Diego.

Les chercheurs avaient déjà étudié la marche des fourmis et voulaient voir comment leurs découvertes pourraient être appliquées aux robots. Ce faisant, ils ont découvert une nouvelle relation mathématique entre marcher, sauter, glisser et nager dans des fluides visqueux pour les animaux à plusieurs pattes et les robots.

L'équipe a étudié plusieurs colonies de fourmis argentines à l'UC San Diego et deux types différents de robots à plusieurs pattes à l'Université du Michigan.

"Les fourmis argentines sont très faciles à étudier en laboratoire", a déclaré la co-auteure de l'article 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 boursière postdoctorale dans le laboratoire de Gravish à l'UC San Diego.

Les fourmis argentines sont de bonnes marcheuses qui peuvent parcourir de longues distances sur divers terrains. Ces fourmis s'acclimatent également facilement aux environnements de laboratoire, reconstruisant rapidement leurs colonies. Les chercheurs peuvent ensuite les motiver à marcher en plaçant de la nourriture à des endroits spécifiques. "Ces fourmis établiront des sentiers de recherche de nourriture et les suivront", a déclaré Clifton. "Ils rebondissent rapidement et ils ne gardent pas rancune."

Pour étudier ces différents animaux et robots, les chercheurs ont utilisé un algorithme développé par le groupe de recherche de Shai Revzen à l'Université du Michigan, qui transforme les mouvements complexes du corps 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 deux différents types de robots de l'étude, même si la quantité de mouvements de glissement lorsqu'ils marchent diffère considérablement. Les fourmis argentines ne glissent pas non plus beaucoup lorsqu'elles marchent - seulement 4,7% du mouvement total. En revanche, ce pourcentage de glissement est de 12% à 22% pour le robot BigANT à six pattes et de 40% à 100% pour les robots multipodes à six à 12 pattes de l'étude, qui rampent parfois.

En utilisant ce modèle, les chercheurs peuvent prédire où l'insecte ou le robot va se déplacer simplement en fonction de la posture ou de la forme qu'ils adoptent. "Cela fournit un modèle universel de localisation qui s'applique chaque fois que le mouvement est dominé par la friction avec l'environnement", écrivent les chercheurs.

Les mathématiques utilisées par les chercheurs ne sont pas nouvelles. Mais les calculs étaient censés ne s'appliquer qu'au glissement et à la nage dans des liquides visqueux. L'équipe a montré que les mêmes équations s'appliquent à la marche à plusieurs jambes, que les marcheurs glissent ou non. De plus, les mêmes règles s'appliquent des insectes à l'échelle millimétrique, comme les fourmis, aux robots à l'échelle métrique. Une première version du titre du journal était "marcher comme un ver".

"L'universalité de cette approche peut avoir des applications dans la conception de robots et la planification des mouvements, et donne un aperçu de l'évolution et du contrôle de la locomotion par les jambes", écrivent les chercheurs.

Les chercheurs émettent l'hypothèse que ces principes universels peuvent avoir des implications pour comprendre les transitions évolutives majeures, par exemple de la natation à la marche. Étant donné que la marche, même en glissant, suit les mêmes principes généraux de contrôle que la nage visqueuse, les premiers animaux terrestres auraient peut-être déjà eu les circuits neuronaux nécessaires à la locomotion sur terre.

Les chercheurs n'ont pas étudié les créatures à deux pattes, mais le modèle s'appliquerait à elles tant qu'elles se déplacent lentement, ont les deux pieds au sol en même temps et ne tombent pas. (Imaginez Michael Jackson faisant le moonwalk.)

L'équipe a encore des ajustements à faire pour comprendre, par exemple, le rôle que jouent les forces de friction dans le modèle.

"De toute façon, la marche peut être beaucoup plus simple que nous ne le pensons habituellement", a déclaré Gravish. + Explorer plus loin

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