Transport coopératif d'un objet par deux robots humanoïdes dans un environnement encombré

Il y a présentement de la demande dans plusieurs milieux cherchant à utiliser des robots afin d'accomplir des tâches complexes, par exemple l'industrie de la construction désire des travailleurs pouvant travailler 24/7 ou encore effectuer des operation de sauvetage dans des zones compromises et dangereuses pour l'humain. Dans ces situations, il devient très important de pouvoir transporter des charges dans des environnements encombrés. Bien que ces dernières années il y a eu quelques études destinées à la navigation de robots dans ce type d'environnements, seulement quelques-unes d'entre elles ont abordé le problème de robots pouvant naviguer en déplaçant un objet volumineux ou lourd. Ceci est particulièrement utile pour transporter des charges ayant de poids et de formes variables, sans avoir à modifier physiquement le robot. Un robot humanoïde est une des plateformes disponibles afin d'effectuer efficacement ce type de transport. Celui-ci a, entre autres, l'avantage d'avoir des bras et ils peuvent donc les utiliser afin de manipuler précisément les objets à transporter. Dans ce mémoire de maîtrise, deux différentes techniques sont présentées. Dans la première partie, nous présentons un système inspiré par l'utilisation répandue de chariots de fortune par les humains. Celle-ci répond au problème d'un robot humanoïde naviguant dans un environnement encombré tout en déplaçant une charge lourde qui se trouve sur un chariot de fortune. Nous présentons un système de navigation complet, de la construction incrémentale d'une carte de l'environnement et du calcul des trajectoires sans collision à la commande pour exécuter ces trajectoires. Les principaux points présentés sont : 1) le contrôle de tout le corps permettant au robot humanoïde d'utiliser ses mains et ses bras pour contrôler les mouvements du système à chariot (par exemple, lors de virages serrés) ; 2) une approche sans capteur pour automatiquement sélectionner le jeu approprié de primitives en fonction du poids de la charge ; 3) un algorithme de planification de mouvement qui génère une trajectoire sans collisions en utilisant le jeu de primitive approprié et la carte construite de l'environnement ; 4) une technique de filtrage efficace permettant d'ignorer le chariot et le poids situés dans le champ de vue du robot tout en améliorant les performances générales des algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) défini ; et 5) un processus continu et cohérent d'odométrie formés en fusionnant les informations visuelles et celles de l'odométrie du robot. Finalement, nous présentons des expériences menées sur un robot Nao, équipé d'un capteur RGB-D monté sur sa tête, poussant un chariot avec différentes masses. Nos expériences montrent que la charge utile peut être significativement augmentée sans changer physiquement le robot, et donc qu'il est possible d'augmenter la capacité du robot humanoïde dans des situations réelles. Dans la seconde partie, nous abordons le problème de faire naviguer deux robots humanoïdes dans un environnement encombré tout en transportant un très grand objet qui ne peut tout simplement pas être déplacé par un seul robot. Dans cette partie, plusieurs algorithmes et concepts présentés dans la partie précédente sont réutilisés et modifiés afin de convenir à un système comportant deux robot humanoides. Entre autres, nous avons un algorithme de planification de mouvement multi-robots utilisant un espace d'états à faible dimension afin de trouver une trajectoire sans obstacle en utilisant la carte construite de l'environnement, ainsi qu'un contrôle en temps réel efficace de tout le corps pour contrôler les mouvements du système robot-objet-robot en boucle fermée. Aussi, plusieurs systèmes ont été ajoutés, tels que la synchronisation utilisant le décalage relatif des robots, la projection des robots sur la base de leur position des mains ainsi que l'erreur de rétroaction visuelle calculée à partir de la caméra frontale du robot. Encore une fois, nous présentons des expériences faites sur des robots Nao équipés de capteurs RGB-D montés sur leurs têtes, se déplaçant avec un objet tout en contournant d'obstacles. Nos expériences montrent qu'un objet de taille non négligeable peut être transporté sans changer physiquement le robot.

Faciliter la mise en place d'études d'utilisabilité par des outils de stockage des données et d'analyse automatique des traces d'utilisation : un cas d'étude avec une application mobile

Le laboratoire DOMUS développe des applications pour assister les personnes en perte d'autonomie et les personnes avec des troubles cognitifs. Chaque application est ou a déjà été le sujet de plusieurs études d'utilisabilité qui permettent de les améliorer. Ces études prennent beaucoup de temps à mettre en place, car l'on rencontre souvent des problèmes de logistique (format et sensibilité des données, chercheurs répartis sur une grande aire géographique). C'est pourquoi un outil appelé GEDOPAL a été développé. Il permet de partager entre chercheurs de différents centres les données créées et utilisées lors de la mise en place des études d'utilisabilité. La conception et la réalisation de cet outil ont nécessité une réflexion en amont sur la nature et la sensibilité de ces données. Cette réflexion est l'objet du Chapitre 3. Ces études prennent aussi beaucoup de temps lors de l'analyse des résultats. De plus, certaines données créées lors de ces études, telles que les traces d'utilisation ont des volumétries trop importantes pour être analysées manuellement. C'est pourquoi nous avons créé un processus permettant d'analyser ces traces d'utilisation pour y détecter les erreurs utilisateurs dans l'espoir de les relier à des problèmes d'utilisabilité. Ce processus se compose de deux parties : la première est une analyse formelle de l'application, qui sera présentée au Chapitre 4, et la seconde l'application d'un outil d'apprentissage automatique aux traces d'utilisation pour y détecter les erreurs utilisateurs. Cet outil est présenté au Chapitre 5.