Génération et contrôle de mannequin virtuel par apprentissage pour la simulation de processus industriels en réalité virtuelle

  • Intelligence Artificielle et data intelligence,
  • Doctorat
  • CEA-List
  • Paris – Saclay
  • BAC+5
  • 2025-01-01
  • WEISTROFFER Vincent (DRT/DIASI//LSI)
Candidater

La thèse porte sur la simulation d’humains numériques dans un contexte de processus industriels en réalité virtuelle. Cet opérateur numérique est appelé à réaliser diverses tâches (manipulation, vissage…) dans des environnements virtuels plus ou moins contraints. On veut que les mouvements de cet opérateur soient les plus fidèles possibles par rapport à la réalité, en termes de posture, d’efforts et d’interactions avec l’environnement. Compte tenu de la sophistication des gestes à reproduire et du nombre de paramètres à définir manuellement, les méthodes de contrôle classique deviennent trop complexes à mettre en œuvre. Dans la littérature, les travaux mettant en œuvre des méthodes d’apprentissage par imitation montrent des résultats prometteurs. Ces méthodes souffrent toutefois de limitations importantes, comme l’utilisation d’une grande base de données d’exemples ou des temps d’entraînement importants. L’objectif de cette thèse est d’apporter des modifications substantielles aux méthodes existantes, et le cas échéant d’en proposer une nouvelle, qui apprenne et coordonne, à partir d’une base de données de taille modeste, les mouvements et interactions d’un mannequin virtuel nécessaires à la réalisation de tâches dans un milieu industriel. Une grande attention sera portée aux efforts générés pour obtenir le mouvement et leur adéquation avec le réalisme physique. La méthode sera appliquée à des cas industriels et des simulations en réalité virtuelle.

Diplôme ingénieur ou Master 2 Recherche

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