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Méthodes d'apprentissage et de classification basées tactile pour la planification et la vérification de tâches ? applications en manipulation robotique pluridigitale et bimanuelle

Défi technologique : Data intelligence dont Intelligence Artificielle (en savoir +)

Département : Département Systèmes (LETI)

Laboratoire : Laboratoire Signaux et Systèmes de Capteurs

Date de début : 01-09-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0295

Contact : saifeddine.aloui@cea.fr

La manipulation robotique d'objets requiert en premier lieu une planification de prise de ces objets, qui est fonction de paramètres caractéristiques du préhenseur et de la tâche à effectuer (tels que les zones d'accessibilité ou le niveau et la direction des efforts pouvant être impliqués dans les tâches d'assemblage, d'insertion, de manipulation dextre, etc.). En outre, lors de l'exécution de la tâche, il est nécessaire de pouvoir s'assurer du déroulement nominal de la tâche planifiée, en détectant l'occurrence de certains évènements critiques et nécessaires à sa réalisation (tels que l'interaction d'objets entre eux, la perte de stabilité de l'objet, etc.) puis en validant la réalisation effective de la tâche planifiée (via la classification de données permettant de caractériser le succès ou non de tâches telles que l'insertion ou l'assemblage). Ces étapes de détection et vérification, cruciales lorsqu'il s'agit de robotiser certaines tâches critiques exigeant un haut niveau de traçabilité, peuvent s'appuyer notamment sur l'analyse et la surveillance de données ou signaux propres au système considéré de manipulation. Le travail demandé exploitera un système expérimentale constitué d'une station bimanuelle, équipée notamment de deux préhenseurs pluridigitaux équipés de capteurs tactiles multimodaux développés par le CEA. Ce travail de thèse se décompose essentiellement en deux parties. La première partie consiste en l'utilisation de méthodes d'apprentissage, qui soient capables de tenir compte des capacités des manipulateurs pluridigitaux et des impératifs de la tâche, pour planifier la prise d'objets. La seconde partie de la thèse vise à exploiter certaines méthodes basée sur la classification de signaux tactiles et proprioceptifs du système pour valider l'accomplissement de la tâche.

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