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Doctorat en Planification mixte symbolique-numérique de tâches robotiques (H/F)

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Informations générales

Référence : UPR8001-RACALA-002
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 24 juin 2019
Nom du responsable scientifique : Rachid ALAMI
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 2 septembre 2019
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Le sujet porte sur la planification de tâches de manipulation d'objets par des robots de type humanoïde en présence de l'humain et/ou en collaboration avec l'humain. Ces problèmes de manipulation collaborative avec l'humain ajoutent la difficulté supplémentaire de la prise en compte de contraintes liées à l'interaction humain-robot, en particulier pour satisfaire la sécurité, le confort et l'acceptabilité de l'action du robot par l'humain. Pour cela il est souhaitable de prendre en compte à la fois le modèle géométrique et cinématique des robots, mais également un modèle similaire (au moins approximatif) de l'humain de façon à intégrer dans le calcul des actions du robot un raisonnement sur les capacités de l'humain et des contraintes sur le mouvement du système humain-robot. Dans des travaux précédents nous avons développé dans l'équipe RIS une approche de planification intégrant un raisonnement sur l'humain et la prise en compte des contraintes d'interaction dans une fonction de coût multicritères associée aux configurations du robot et optimisée lors de la planification. Ces travaux n'ont cependant été appliqués qu'à des problèmes 'simples' de navigation ou d'échange d'objet avec l'humain. Il s'agira donc dans le cadre de la thèse d'étendre les techniques existantes à des tâches de manipulation coopérative plus complexes qui nécessitent pour planifier les actions du robot et de l'humain de raisonner dans un espace des configurations composite « humains-robots-objets » dont la dimension élevée représente un défi pour la planification. On s'intéressera également à des modèles affinés plus réalistes des contraintes d'interaction, notamment à travers des critères à optimiser qui tiennent compte non seulement de la configuration du système humain-robot mais aussi de la trajectoire et de la dynamique du mouvement, avec des fonctions de coût plus sophistiquées à développer ou issues d'un apprentissage automatique des contraintes d'interaction sur la tâche.

Enfin, le troisième défi exploré dans la thèse est celui imposé par les contraintes de calcul « temps réel » de telles applications. Une piste qui pourra être explorée porte sur la définition de tâches prototypiques (pré-définies, apprises ou planifiées hors-ligne) et de mécanismes de sélection et d'adaptation en-ligne au contexte. Pour cela, il sera aussi intéressant de poursuivre et d'étendre des travaux conduits très récemment dans l'équipe, inspirés de la théorie sur l'action jointe et développés dans un premier temps pour la navigation réactive et coopérative sur la base de prédictions du mouvement de l'humain, ceci afin de planifier une trajectoire satisfaisant un ensemble de 'contraintes sociales', qu'il conviendra d'étendre au contexte de la manipulation collaborative humain-robot.

Ainsi, il s'agira d'une part de conduire des développements formels et d'autre part de proposer des solutions algorithmiques génériques pour traiter le cas de tâches complexes impliquant la manipulation d'un ensemble d'objets par un ensemble de manipulateurs mobiles. Les solutions algorithmiques seront intégrées au sein de la plate-forme logicielle du LAAS et seront évaluées en simulation puis validées sur les robots du LAAS, en particulier sur la plateforme mobile PR2 équipée de 2 bras manipulateurs et sur le robot Pepper.

Ce sujet de thèse présente un caractère exploratoire et innovant. Les travaux envisagés sont ambitieux et nécessitent une double compétence aussi bien dans le domaine de l'algorithmique de la planification du mouvement et de la manipulation que dans celui de l'interaction humain-robot. Ils pourront s'appuyer avantageusement sur l'expertise et les résultats de l'équipe RIS dans ces deux domaines.
L'aspect novateur et prospectif réside d'une part dans le développement conceptuel d'une approche qui intègre un raisonnement sur un modèle de l'humain pour la planification des actions du système humain-robot, et aussi dans le challenge algorithmique posé par l'extension des techniques de planification de mouvement actuelles à des tâches de manipulation coopératives.

Les compétences principales recherchées :

En plus d'une passion pour l'intelligence artificielle, la robotique, la programmation, vous devriez être ouvert pour étendre votre réflexion aux problématiques liées à l'interaction Humain-Robot et les sujets connexes de l'acceptabilité, et de la prévisibilité du comportement du robot.

- Maîtrise en Informatique, IA, Robotique Cognitive ou dans des domaines connexes.
- Excellents résultats scolaires
- Bonne maîtrise de l'anglais, écrit et parlé
- De solides acquis dans l'un des domaines suivants : AI, Algorithmique, Planification et Systèmes cognitifs
- Solides compétences en C+++, Python, Linux
- Capacité de travailler en équipe avec d'autres chercheurs

Une bonne connaissance d'outils tels que ROS et Git est indispensable.

Contexte de travail

Ce travail sera effectué au sein du groupe "Robotique et InteractionS" (RIS) qui développe une thématique de recherche ambitieuse portant essentiellement sur les machines autonomes intégrant des capacités de perception, de raisonnement, d'apprentissage, d'action et de réaction.
Les supports expérimentaux seront les robots disponibles au LAAS (PR2 et Pepper notamment) et des moyens de la salle ADREAM (capture de mouvement, réseau de capteurs, environnement domestique réaliste).

Contraintes et risques

Pas de risques ni de contraintes spécifiques

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