Reference number : GC-2017-Q1-02687, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Duchaine, Vincent (École de technologie supérieure), recipient country : CA, recipient province : nan, recipient city : Quebec|Québec, recipient postal code : nan, program name english : Discovery Grants Program - Individual, program name french : Programme de subventions à la découverte - individuelles, program purpose english : Afin de s&rsquo;adapter &agrave; la nouvelle r&eacute;alit&eacute; industrielle qui vise de plus en plus une production individualis&eacute;e et sur demande, les robots devront gagner en agilit&eacute; et poss&eacute;der une plus grande autonomie. Les cha&icirc;nes de production &eacute;voluant dans ce nouveau paradigme, impliquant souvent une production &agrave; petit volume mais &agrave; grande diversit&eacute;, il devient primordial qu&rsquo;un m&ecirc;me robot soit en mesure de saisir de mani&egrave;re robuste une grande vari&eacute;t&eacute; de pi&egrave;ces et d&rsquo;effectuer avec celles-ci des t&acirc;ches telle la r&eacute;alisation d&rsquo;assemblages. Ces actions en apparence simples contrastent consid&eacute;rablement avec la situation qui pr&eacute;vaut actuellement dans les usines, o&ugrave; les robots son utilis&eacute;s principalement pour prendre inlassablement la m&ecirc;me pi&egrave;ce et la d&eacute;poser au m&ecirc;me endroit. 
 
Afin de doter les robots de ces capacit&eacute;s de pr&eacute;hension et de manipulation avanc&eacute;es, ceux-ci devront compter sur une plus grande intelligence ainsi que sur de meilleures capacit&eacute;s sensorielles. La majorit&eacute; des travaux r&eacute;alis&eacute;s autour de cette probl&eacute;matique au cours des derni&egrave;res ann&eacute;es a eu comme pierre d&rsquo;assise la vision artificielle. Les avanc&eacute;es dans ce domaine ont amen&eacute; beaucoup d&rsquo;autonomie aux robots, mais ne permettent pas &agrave; elles seules de r&eacute;gler le probl&egrave;me entier de la pr&eacute;hension et de la manipulation. En effet, une t&acirc;che aussi simple que celle de prendre une pi&egrave;ce dans un bac rempli de plusieurs autres pi&egrave;ces est une action que la vision permet encore difficilement de r&eacute;aliser de mani&egrave;re robuste. La vision est certes l&rsquo;un des maillons importants de la cha&icirc;ne sensorielle conf&eacute;rant &agrave; l&rsquo;humain ses capacit&eacute;s de pr&eacute;hension ph&eacute;nom&eacute;nales, mais cette aptitude s&rsquo;articule avant tout autour du sens du toucher. Alors que la vision joue un r&ocirc;le d&rsquo;amorce en identifiant un objet et en localisant sa position approximative, le sens du toucher permet d&rsquo;effectuer le c&oelig;ur de l&rsquo;action, en estimant notamment la qualit&eacute; de la saisie et la force n&eacute;cessaire &agrave; appliquer ou encore en d&eacute;tectant le glissement. 
 
Le programme de recherche propos&eacute; s&rsquo;inscrit dans cette th&eacute;matique en visant le d&eacute;veloppement d&rsquo;avanc&eacute;es dans le domaine de l&rsquo;intelligence tactile pour bonifier les capacit&eacute;s de pr&eacute;hension des robots. L&rsquo;atteinte de cet objectif passera par des travaux dans deux domaines compl&eacute;mentaires, soient le d&eacute;veloppement de nouvelles technologies de capteurs tactiles multimodaux ainsi que la cr&eacute;ation d&rsquo;algorithmes de commande permettant de faire le pont entre les signaux de ces capteurs et la t&acirc;che de pr&eacute;hension., program purpose french : Afin de s&rsquo;adapter &agrave; la nouvelle r&eacute;alit&eacute; industrielle qui vise de plus en plus une production individualis&eacute;e et sur demande, les robots devront gagner en agilit&eacute; et poss&eacute;der une plus grande autonomie. Les cha&icirc;nes de production &eacute;voluant dans ce nouveau paradigme, impliquant souvent une production &agrave; petit volume mais &agrave; grande diversit&eacute;, il devient primordial qu&rsquo;un m&ecirc;me robot soit en mesure de saisir de mani&egrave;re robuste une grande vari&eacute;t&eacute; de pi&egrave;ces et d&rsquo;effectuer avec celles-ci des t&acirc;ches telle la r&eacute;alisation d&rsquo;assemblages. Ces actions en apparence simples contrastent consid&eacute;rablement avec la situation qui pr&eacute;vaut actuellement dans les usines, o&ugrave; les robots son utilis&eacute;s principalement pour prendre inlassablement la m&ecirc;me pi&egrave;ce et la d&eacute;poser au m&ecirc;me endroit. 
 
Afin de doter les robots de ces capacit&eacute;s de pr&eacute;hension et de manipulation avanc&eacute;es, ceux-ci devront compter sur une plus grande intelligence ainsi que sur de meilleures capacit&eacute;s sensorielles. La majorit&eacute; des travaux r&eacute;alis&eacute;s autour de cette probl&eacute;matique au cours des derni&egrave;res ann&eacute;es a eu comme pierre d&rsquo;assise la vision artificielle. Les avanc&eacute;es dans ce domaine ont amen&eacute; beaucoup d&rsquo;autonomie aux robots, mais ne permettent pas &agrave; elles seules de r&eacute;gler le probl&egrave;me entier de la pr&eacute;hension et de la manipulation. En effet, une t&acirc;che aussi simple que celle de prendre une pi&egrave;ce dans un bac rempli de plusieurs autres pi&egrave;ces est une action que la vision permet encore difficilement de r&eacute;aliser de mani&egrave;re robuste. La vision est certes l&rsquo;un des maillons importants de la cha&icirc;ne sensorielle conf&eacute;rant &agrave; l&rsquo;humain ses capacit&eacute;s de pr&eacute;hension ph&eacute;nom&eacute;nales, mais cette aptitude s&rsquo;articule avant tout autour du sens du toucher. Alors que la vision joue un r&ocirc;le d&rsquo;amorce en identifiant un objet et en localisant sa position approximative, le sens du toucher permet d&rsquo;effectuer le c&oelig;ur de l&rsquo;action, en estimant notamment la qualit&eacute; de la saisie et la force n&eacute;cessaire &agrave; appliquer ou encore en d&eacute;tectant le glissement. 
 
Le programme de recherche propos&eacute; s&rsquo;inscrit dans cette th&eacute;matique en visant le d&eacute;veloppement d&rsquo;avanc&eacute;es dans le domaine de l&rsquo;intelligence tactile pour bonifier les capacit&eacute;s de pr&eacute;hension des robots. L&rsquo;atteinte de cet objectif passera par des travaux dans deux domaines compl&eacute;mentaires, soient le d&eacute;veloppement de nouvelles technologies de capteurs tactiles multimodaux ainsi que la cr&eacute;ation d&rsquo;algorithmes de commande permettant de faire le pont entre les signaux de ces capteurs et la t&acirc;che de pr&eacute;hension., agreement title english : Développement de capacités avancées de préhension en robotique, agreement title french : Développement de capacités avancées de préhension en robotique, agreement number : RGPIN, agreement value : 110000.0, agreement start date : 2017-05-10, agreement end date : nan, description english : nan, description french : nan, expected results english : nan, expected results french : nan, additional information english : Grant or Award spanning more than one fiscal year. (2017-2018 to 2022-2023), additional information french : Subvention ou bourse octroyée s'appliquant à plus d'un exercice financier. (2017-2018 à 2022-2023), owner organization : nserc-crsng, owner organization title : Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada | Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada