Motion planning and perception : integration on humanoid robots

Planification de mouvement, modélisation et perception : intégration sur un robot humanoïde Le chapitre 1 est pour l'essentiel une brève introduction générale qui donne le contexte générale de la planification et présente l'organisation du document dans son ensemble et quelques uns des points clés retenus : robot humanoïde, environnement non statique, perception par vision artificielle, et représentation de cet environnement par grilles d'occupation. Dans le chapitre 2, après une revue de littérature bien menée, l'auteur propose de considérer les points de repère de l'environnement dès la phase de planification de chemin afin de rendre plus robuste l'exécution des déplacements en cas d'évolution de l'environnement entre le moment où la planification est menée et celui où le robot se déplace ( évolution étant entendu comme liée à une amélioration de la connaissance par mise à jour, ou due à un changement de l'environnement lui-même). Le concept est décrit et une formalisation proposée. Le chapitre 3 s'intéresse en détail à la planification dans le cas d'environnements dynamiques. Les méthodes existantes, nombreuses, sont tout d'abord analysées et bien présentées. Le choix est fait ici de décrire l'environnement comme étant décomposé en cellules, regroupant elles-mêmes des voxels, éléments atomiques de la représentation. L'environnement étant changeant, l'auteur propose de réévaluer le plan préétabli à partir d'une bonne détection de la zone qui a pu se trouver modifiée dans l'environnement. L'approche est validée expérimentalement en utilisant une des plateformes robotiques du LAAS qui dispose de bonnes capacités de localisation : le manipulateur mobile Jido étant à ce jour plus performant sur ce plan que l'humanoïde HRP2, c'est lui qui a été utilisé. Ces expérimentations donnent des indications concordantes sur l'efficacité de l'approche retenue. Notons également que la planification s'appuie sur une boite englobante de l'humanoïde, et non pas sur une représentation plus riche (multi-degré-deliberté). En revanche, c'est bien de planification pour l'humanoïde considéré dans toute sa complexité qu'il s'agit au chapitre 4 : on s'intéresse ici à tous les degrés de liberté du robot. L'auteur propose des évolutions de méthodes existantes et en particulier sur la manière de tirer profit de la redondance cinématique. L'approche est bien décrite et permet d'inclure une phase d'optimisation de la posture globale du robot. Des exemples illustrent le propos et sont l'occasion de comparaison avec d'autres méthodes. Le chapitre 5 s'intéresse à la manière de modéliser l'environnement, sachant qu'on s'intéresse ici au cas d'une perception par vision artificielle, et précisément au cas de l'humanoïde, robot d'assurer lui-même cette perception au fur et à mesure de son avancée dans l'environnement. On est donc dans le cadre de la recherche de la meilleure vue suivante qui doit permettre d'enrichir au mieux la connaissance qu'a le robot de son environnement. L'approche retenue fait à nouveau appel à la boite englobante de l'humanoïde et non à sa représentation complète ; il sera intéressant de voir dans le futur ce que pourrait apporter la prise en compte des degrés de liberté de la tête ou du torse à la résolution de ce problème. Le chapitre 6 décrit la phase d'intégration de tous ces travaux sur la plateforme HRP2 du LAAS-CNRS, partie importante de tout travail de roboticien.