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Il existe de plus en plus d’interactions entre biologistes et roboticiens pour étudier et répliquer les impressionnantes capacités de locomotion des animaux. Un aspect important qui n’est toujours pas bien compris chez l’animal est de savoir comment les parties supérieures du cerveau (cortex moteur, cerebellum, …) interagissent avec la moëlle épinière pour planifier et apprendre des mouvements, en particulier pour combiner les capacités d’anticiper le futur et celles de rapidement réagir à des perturbations. Similairement, les roboticiens font face aux difficultés de correctement programmer les robots pour apprendre, planifier et contrôler des mouvements complexes. Le but du projet est de développer des modèles computationnels qui (i) répliquent la réactivité de la moelle épinière avec les capacités d’anticipation et d’apprentissage du cerveau, (ii) permettent de tester des hypothèses par rapport au contrôle du mouvement chez les animaux vertébrés à un niveau conceptuel, et (iii) servent de base pour contrôler, planifier et apprendre des mouvements dans des robots. Ces modèles seront testés dans un robot quadrupède traversant un parcours avec obstacles et trous.