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Description du projet :
Les avancées technologiques des dernières années ont permis aux robots de sortir de leurs cages et de
travailler côte à côte avec des opérateurs humains. Avec ces robots collaboratifs, c'est une nouvelle ère de la
robotique industrielle qui s'ouvre. Le marché potentiel de robots collaboratifs devrait passer de 400 millions
de dollars en 2017 à 7.5 milliards de dollars en 20271.
Amenés à travailler avec et à côtés des humains, ces robots devront pourvoir acquérir, des compétences
évoluées. La programmation classique des robots (complexe, prenant du temps) touche à ses limites face à ce
nouveau défi. Le paradigme d'apprentissage par imitation est une piste prometteuse pour inculquer aux
robots des comportements et des manipulations complexes. Il s'agit de munir le robot collaboratif de
systèmes cyber-physiques lui permettant d'observer, analyser, reproduire et affiner des manipulations
effectuées par un opérateur humain.
Le but de ce projet est de concevoir et prototyper un système d'apprentissage par imitation d'un robot
industriel collaboratif. Pour ce faire, les objectifs scientifiques suivants seront poursuivis :
A) Une analyse de besoins en étroite collaboration avec des industriels permettra de définir des scénarios
pertinents en considérant des besoins et des contraintes de l'industrie.
B) Elaborer une méthodologie de décomposition des scénarios en des caractéristiques hiérarchiques
permettant la modélisation des manipulations. En partant de caractéristiques primitives comme la
position spatiale, l'objectif est de créer des caractéristiques composées plus évoluées, comme « saisir
objet », capables de décrire une manipulation.
C) En se basant sur des systèmes d'acquisition de mouvement, il s'agira de mettre au point un système
capable d'acquérir et d'analyser les manipulations exécutées par un opérateur pour en extraire les
caractéristiques primitives et composées. Plusieurs capteurs seront nécessaires pour des gestes et des
mouvements à différentes échelles. Par la suite, il s'agira de concevoir des algorithmes de
classification, par machine learning, afin de reconnaitre les gestes. Un système expert permettra la
traduction des gestes reconnus en un programme robotique. Le Robot YuMi de ABB installé à la HEIGVD sera notamment utilisé dans le cadre de ce projet.
D) Ce système d'apprentissage sera finalement appliqué à différents cas d'utilisation typique tel que
l'assemblage d'une pièce composée de 4 à 5 éléments différents pris dans différents containers.
Le projet sera mené par une équipe pluridisciplinaire capable de comprendre les défis de chaque étape du
projet et de proposer des solutions allant au-delà de l'état de l'art de chaque domaine d'expertise.
Equipe de recherche au sein de la HES-SO:
Rizzotti Aïcha, Moor Lucien, Kunze Marc, Ouerhani Nabil, Depierraz Luc, Jeanneret Loïck
Partenaires académiques: HES-SO Rectorat; IAI; Technologie d'interaction
Durée du projet:
08.01.2020 - 11.05.2022
Montant global du projet: 110'000 CHF
Statut: En cours