INFOS8AB

Foundation of Robotics


Crédits : 2 ECTS

Durée : 21 heures

Semestre : S8

Responsable(s) :

Patrick Hénaff, Professeur, patrick.henaff@univ-lorraine.fr 

Mots clés : robotique, commande, modélisation, interaction homme/robot, commande par réseaux de neurones, machine learning

Pré requis : mathématique et physique niveau classes préparatoires

Objectif général : Comprendre les fondements de la robotique . introduire les liens entre l'informatique et la robotique particulièrement la robotique humanoïde. imaginer ce que pourrait être la robotique du futur


Programme:

  • Séance 0 : Introduction à ROS (intervenant extérieur)
  • Séance 1:
    • notions générale de robotique (vocabulaire, classification)
    • notion de boucle sensori-motrice
    • actionnement, proprioception/extéroception,
    • Modélisation des systèmes robotiques
  • Séance 2 : Fondements de la commande des système robotiques:
    • Boucle ouverte/boucle fermée,
    • fonctions de transfert et stabilité des systèmes
    • asservissement PID
    • Introduction au simulateur Vrep
  • Séance 3:
    • contrôleur PID: principes et implémentation numérique
      • exemple : influence ds paramètres de l’algorithme PID sur la qualité du contrôle de la cheville de Nao
    • Intelligence artificielle en robotique mobile:
      • approche descendante VS approche ascendante
    • TD Vrep : véhicule de Braitenberg
    • contrôleur PID: principes et implémentation numérique
  • Séance 4: découverte de la robotique
    • utilisation des robots Nao et Pepper (programmation sous Choregraphe)

Séance 5,6, 7 : Machine Learning/Apprentissage automatique 

  • apprentissage de lois de commande par réseaux de neurones
    • exemple de la rétro-propagation du gradient et du perceptron multicouches (bases du deep learning)
    • apprentissage en boucle fermée pour  la commande de robots
    • apprentissage par renforcement
    • Mini-projet

Outils et Plateformes robotiques:

a) robots humanoïdes : 3 Nao,  2 demi-Nao (torse+tete+bras) + 1 cheville,1 pepper

b) robots mobiles :  Pioneer, ScoutMini, Minoïde

c) simulateur Vrep (Coppelia Sim)

Compétences : 

Niveaux

Description et verbes opérationnels

Connaître 

Les bases théoriques nécessaires à la programmation des boucles de commande d'un robot interactif

Comprendre 

-Le rôle de l'informatique à tous les niveaux de la robotique

-Les enjeux de la robotique interactive avec l'homme (HRI) et la robotique humanoïde de demain

-Comprendre les liens avec l'humain
-Comprendre et imaginer les conséquences des modèles développées en HRI sur les autres systèmes cyber-physiques interactifs
-comprendre les bases du machine learning (perceptron multicouches et rétropropagation du gradient) appliqué la la commande de robot
-comprendre les principes de l'apprentoissage en boucle fermée et l'apprentissage par renforcement

Appliquer 

Les modèles théoriques de commande ou comportementaux, les programmer sur des plateformes robotique ou en simulation

Les fondements du machine learning à l'apprentissage de comportement sensori/moteur en robotique

Analyser 

 Les performances d'un algorithme de commande d'un robot en terme de précision, de rapidité et de coordination sensori-motrice

Synthétiser

Synthétiser le travail sous forme de rapport  décrivant mathématiquement les modèles, montrant l'évolution des indicateurs au cours d'un apprentissage, et incluant des simulations robotiques.

Évaluer

Evaluer la qualité de son travail par une autocritique des resultats, en montrer les limites, mettre en oeuvre des test de robustesse  et proposer des solutions nouvelles

Évaluations :

  • Test écrit
  • Contrôle continu
  • Oral, soutenance
  • Projet
  • Rapport