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2013 Thesis


1. HUMAN ROBOT PHYSICAL INTERACTIONS WITH AN EXOSKELETON FOR REHABILITATION:SHARING OF CONTROL IN JOINT ARTICULAR DIMENSION AND SENSORIMOTOR REINFORCEMENT
2. GESTUAL COMMUNICATION WITHIN COMANIPULATION
3. COORDINATION DE STRATEGIES DE NAVIGATION MULTIPLES : MODELE COMPUTATIONNEL NEUROMIMETIQUE DU COMPORTEMENT ANIMAL
4. MODELISATION BIOPHYSIQUE DE LA MEMOIRE DE TRAVAIL PARAMETRIQUE
5. APPRENTISSAGE D'ACTIONS COORDONNEES POUR LA ROBOTIQUE HUMANOÏDE
6. APPRENTISSAGE DE COMPORTEMENTS INTERACTIFS POUR UN ROBOT EN PRESENCE DE GROUPES D'HUMAINS
7. ARCHITECTURE COGNITIVE EN ROBOTIQUE EXHIBANT UNE CONSCIENCE DE SOI
8. EVOLUTION DE LA COOPERATION MUTUALISTE POUR LA ROBOTIQUE COLLECTIVE
9. TRANSFERT D'APPRENTISSAGE EN ROBOTIQUE
10. METHODES ACTIVES DE PERCEPTION MULTIMODALE POUR LA ROBOTIQUE MOBILE AUTONOME
11. BINAURAL ACTIVE EXPLORATORY LISTENING IN ROBOTICS
12. CHAINE DE TELEOPERATION MULTI-AXES POUR LA MICRO/NANO ROBOTIQUE
13. TRAITEMENT DE SIGNAUX SOCIAUX ET APPRENTISSAGE POUR LES TACHES COOPERATIVES : APPLICATION A LA ROBOTIQUE PERSONNELLE
14. CONCEPTION ET COMMANDE DE CAPSULES MAGNETIQUES MULTIFLAGELLES
15. PINCE OPTIQUE 3D PARALLELE POUR LA MANIPULATION ET LA CARACTERISATION PHYSIQUE DE NEURONES
16. DESIGN AND CONTROL OF COMPLIANT LOCOMOTION SYSTEM FOR OBSTACLES CROSSING
17. MOBILITY PREDICTION OF GROUND ROBOTS FOR ON-LINE TRAJECTORY PLANNING
18. USING TACTILE INFORMATION FOR DEXTEROUS MANIPULATION
19. PERCEPTION AND CONTROL FOR INSPECTION WITH MINI-DRONES

 


 

1. HUMAN ROBOT PHYSICAL INTERACTIONS WITH AN EXOSKELETON FOR REHABILITATION:SHARING OF CONTROL IN JOINT ARTICULAR DIMENSION AND SENSORIMOTOR REINFORCEMENT


 

Contact : Agnès Roby-Brami / Nathanael Jarrassé
Team : AGATHE
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


The project is to develop, setup and evaluate some innovative control modes dedicated to the neuro-rehabilitation of upper limbs in hemiparetic patients. It is based on the exoskeleton platform ABLE (CEA-LIST) and on an innovative control principle in joint space developed in the laboratory during the project ANR-PSIROB BRAHMA.
The main objective is to develop a set of controllers allowing the exoskeleton to apply different types of constraints on the human arm, independently in the joint space or in the end-effectors’ space. A new control mode aiming to impose a different coordination schema (synergy) has already been developed. This exploited both the redundancy of the exoskeleton with 4 DoF in a simple pointing task (3 DoF) and the use of viscous fields in the perspective to correct abnormal synergies in the patients. The aim is now to improve this innovative mode, which is the only one taking advantage of the structure of the exoskeleton by reference to the modes developed for the structures with a single contact point with the human.
The main objectives of the thesis are :

  • To investigate the possibility to use force fields in the joint space of the human arm.
  • To develop a set of tools for the analysis and the quantification of the movements produced by a human wearing/using an exoskeleton.
  • To evaluate the sensorimotor consequences of the human-robot interaction with an exoskeleton during elementary gestures in a virtual environment

More generally, the principal objective of this thesis is to develop two kinds of robots' control modes either assistive (i.e. guiding arm coordination) or disturbing (inducing sensations and encouraging active corrections) along with with associated methodology for evaluation. These modes will be experimented in healthy subjects and their proof of concept will be tested in patients thanks to clinical collaborations. Finally, the aim will be to prepare a clinical evaluation and comparison of these control modes in a clinical setting.

 

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2. GESTUAL COMMUNICATION WITHIN COMANIPULATION


Contact : Guillaume Morel / Ludovic Saint-Bauzel
Team : AGATHE
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


Comanipulation systems are devices that can manipulate an object in collaboration with a human operator. The typical scenario consists in dual arm object manipulation, one arm being human and the other one – robotic. Comanipulators can bring a number of useful functions, from guidance to filtering, through force amplification. Mainly, these functions are obtained by properly modulating the overall mechanical impedance, by detecting the human user’s intentions, and by generating appropriate trajectories and forces.
Worldwide dense researches have led, over the past recent years, in significant progresses in demonstrating possible functions. One of the current limitations concerns programming the mode of operation of the comanipulator: in order to switch from a given mode (e.g. blocking dome degrees of freedom in order to increase precision) to another mode (e.g. letting the human operator moving the object with minimal resistive forces), it is today required to use a secondary interaction port (buttons, pedals, voice interfaces, etc.). This secondary port is mainly used by the human operator to indicate what function mode the robot should switch to.
Meanwhile, a number of experiments, in the field of neurosciences, show that two human subjects may collaborate to efficiently realize complex tasks without any communication mean than the exchange of mechanical energy through the interaction port.
The proposed thesis topic is aimed at inspiring from these results to implement communication mechanisms between a user and a robotic arm exploiting only these mechanical energy exchanges.
In terms of applications, the successful applicant will use existing platforms: a WAM robot arm for applications in surgical instrument positioning, and an exoskeleton Able, for applications to upper arm rehabilitation..

 

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3. COORDINATION DE STRATEGIES DE NAVIGATION MULTIPLES : MODELE COMPUTATIONNEL NEUROMIMETIQUE DU COMPORTEMENT ANIMAL


Contact : Benoît Girard
Team : AMAC
Ecole Doctorale : ED3C


 Dans le cadre de la cognition spatiale, les animaux utilisent des stratégies de navigation variées et complémentaires (approche visuelle, réponse associée à un lieu, planification, intégration de chemin, praxis, etc.) fondées sur des systèmes de mémoire distincts. D’un point de vue computationnel, ces stratégies manipulent des informations de types différents, dans le cadre d’algorithmes également très différents : données proprioceptives et/ou exteroceptives, utilisées ou non pour la construction de représentations internes, utilisées dans des calculs prédeterminés ou nécessitant des apprentissages divers (latent, par renforcement, etc.). Enfin, elles ont des domaines d’applicabilité, des vitesses d’adaptation aux changements de l’environnement ou encore des coûts computationnels très différents.

Au cours de sa navigation, l’animal est en général susceptible de mettre en œuvre plusieurs de ces stratégies, et une abondante littérature comportementale étudie les facteurs qui favorisent leur utilisation conjointe ou compétitive. Bien que de nombreux modèles neuromimétiques du fonctionnement de chacune de ces stratégies aient été proposés, bien peu d’entre-eux ont étudié les critères de coordination de stratégies multiples, et ils se limitent à deux stratégies. Les critères de choix entre stratégies y sont fondés sur des variables spécifiques à l’apprentissage par renforcement (récompense prédite, erreur d’apprentissage). Sur ce critère, le modèle de Chavarriaga (2005) a permis de proposer une nouvelle interprétation de plusieurs résultats expérimentaux, mais il n’est cependant capable d’arbitrer qu’entre des stratégies fondées sur l’apprentissage par renforcement (excluant donc, par exemple, la planification qui dépend d’un apprentissage Hebbien). Dollé et al. (2010) propose un nouveau critère de sélection indépendant des modes d’apprentissage. Ce modèle s’avère capable de proposer quel type de stratégie est sélectionné à tout moment par les animaux et de prédire les comportements résultant de lésions hippocampiques ou striatales. L’objectif de cette thèse est d’étudier la coordination de stratégies de navigation multiples, par des méthodes de modélisation neuromimétique, en dépassant les limites actuelles :

 
  • dans le cadre de stratégies hétérogènes en terme de calcul et d’apprentissage,
  • dans un cas réaliste où l’ensemble de ces stratégies sont disponibles simultanément (au lieu de deux ou trois),
  • avec pour objectif simuler, avec un unique modèle intégré, les résultats expérimentaux d’un large panel d’études, en particulier celles testant plus de deux stratégies en simultané.

 

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4. MODELISATION BIOPHYSIQUE DE LA MEMOIRE DE TRAVAIL PARAMETRIQUE


Contact : Brunot Delord
Team : AMAC
Ecole Doctorale : ED3C


 La mémoire de travail (MT) – la capacité fondamentale à maintenir des informations phasiques de façon transitoire – est essentielle à de nombreuses fonctions centrales : perception, action, décision, contrôle comportemental, cognition. La MT implique des décharges neuronales persistantes formant la trace d’informations passées. Ces décharges sont saillantes dans le cortex préfrontal (CPF), qui est critique pour la MT et dans les désordres cognitifs associés à la schizophrénie. Un cadre théorique solide a montré comment la réverbération d'activité au sein des circuits récurrents du cortex peut permettre la coexistence entre un état spontané de décharge à faible fréquence et une activité persistante à plus haute fréquence, déclenchée par des entrées externes phasiques. Cette bistabilité de réseau rend compte de la « mémoire de travail des objets », où les décharges persistantes encodent de façon binaire la présence/absence d'informations passées. Par opposition, les mécanismes fondamentaux de la « mémoire de travail paramétrique » (MTP), une forme ubiquitaire et essentielle de MT, restent largement obscurs. De fait, la MTP s'exprime au travers d'activités persistantes gradées dont la fréquence code l'amplitude d'informations quantitatives passées (p.ex. une quantité psychophysique, un nombre d'items), une propriété computationnelle de multi–stabilité complexe, dont l’origine causale demeure incomprise. La multi–stabilité intrinsèque de certains neurones corticaux pourrait sous-tendre la MTP, mais son caractère stéréotypé (fréquence indépendante de l'amplitude des entrées) rend cette possibilité improbable. Par ailleurs, la multi–stabilité de réseau par réverbération d'activité s'avère peu robuste, la connectivité devant être très finement. Cependant, cette absence de robustesse peut disparaître lorsque les éléments locaux du réseau sont bistables. Alors que certains neurones pyramidaux du cortex présentent effectivement une bistabilité intrinsèque (potentiel de repos/décharge soutenue) conditionnée à un courant sous–liminaire tonique ou à la neuromodulation, il n'existe actuellement aucun modèle évaluant le rôle de cette propriété dans l'émergence de la MTP.
L'objectif principal du projet est d'adresser cette question au sein d'un modèle biophysique réaliste de réseau récurrent du CPF, afin d'analyser l'interaction multi-échelles entre bistabilité intrinsèque locale et réverbération d’activité globale. Les données préliminaires de l'équipe indiquent 1) qu'un modèle de réseau récurrent incluant des neurones munis de conductances entrantes supra–liminaires (activées par les potentiels d'action) génériques peut exhiber des décharges persistantes gradées de type MTP, et 2) qu’individuellement ces neurones sont conditionnellement bistables à ces densités de conductance, le courant sous–liminaire tonique étant assuré (en réseau) par réverbération d’activité.
Spécifiquement, le projet vise à analyser 1) les mécanismes dynamiques sous-jacents de la MTP par bistabilité intrinsèque, 2) l'existence de la MTP en présence de modèles détaillés des conductances calcium à haut seuil et cationique calcium–dépendante impliquées dans la bistabilité des neurones pyramidaux du CPF, 3) l'émergence de la MTP par plasticité intrinsèque anti-homéostatique de ces conductances.
Ce projet de modélisation s'inscrit dans le cadre d'une collaboration expérimentation/modélisation sur le rôle et la plasticité des conductances intrinsèques et s'appuiera donc sur des enregistrements in vitro des neurones pyramidaux du CPF. A terme, l'objectif sera de coupler ce modèle de MTP corticale (activités phasiques -> toniques) au modèle de « chunking » striatal (activités toniques -> phasiques en début/fin de séquence comportementale) développé en collaboration avec L. Venance (Collège de France), afin d'analyser l'émergence par apprentissage, au sein des boucles cortico-striatales, de représentations temporelles structurées (évènements, états) à partir du flux continu des informations comportementales.

 

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5. APPRENTISSAGE D'ACTIONS COORDONNEES POUR LA ROBOTIQUE HUMANOÏDE


Contact : Olivier Sigaud
Team : AMAC
Ecole Doctorale : EDITE (cliquer pour voir le sujet)


 Les méthodes d’apprentissage pour la robotique de manipulation et la robotique humanoïde ont fait des progrès spectaculaires ces dernières années, mais restent pour l’essentiel consacrées à l’optimisation progressive de la réalisation d’une tâche unique représentée généralement comme une "primitive motrice".
La réalisation de tâches plus complexes qui requièrent la coordination de plusieurs primitives motrices est un sujet encore largement ouvert, sur lequel quelques équipes de visibilité internationale commencent à travailler. Par coordination, on peut entendre combinaison parallèle de plusieurs tâches éventuellement conflictuelles, mais aussi combinaison séquentielle de tâches dont les pré-conditions ou post-conditions interagissent.
L’objet de la thèse est d’attaquer cette problématique en combinant l’apprentissage de primitives motrices avec l’apprentissage de leur effet sur l’environnement et le système. Les effets appris pourront alors servir à guider l’enchaînement et la combinaison parallèle de ces tâches.
Le résultat des travaux sera démontré sur le robot humanoïde iCub dont l’ISIR possède un exemplaire.
Techniquement, le sujet s’inscrit dans le cadre de l’apprentissage et l’optimisation de primitives motrices paramétrées. Il existe quelques formalismes pour représenter ces primitives paramétrées et toutes se heurtent à l’explosion de la dimensionalité quand le nombre de paramètres devient important.
Un défi scientifique majeur de la thèse consistera à proposer une représentation des primitives qui permette de bénéficier des contraintes relatives à leur combinaison pour resteindre l’espace de recherche.

 

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6. APPRENTISSAGE DE COMPORTEMENTS INTERACTIFS POUR UN ROBOT EN PRESENCE DE GROUPES D'HUMAINS


Contact : Raja Chatila
Team : AMAC
Ecole Doctorale : EDITE (cliquer pour voir le sujet)


L’interaction d’un robot avec des groupes d’humains est une problématique complexe peu étudiée qui exige le développement de méthodologies nouvelles. L’apprentissage y joue un rôle essentiel compte tenu de la variabilité des situations et de l’imprévisibilité des comportements.
Ce sujet de thèse s’inscrit dans un projet de recherche visant à faire apprendre à un robot à améliorer ses interactions avec des humains. Le contexte est celui d’un robot qui doit guider des humains ou des groupes d’humains. Le robot peut détecter ses interlocuteurs visuellement et analyser leur comportement, mais il doit apprendre à adapter le sien au leur.
Le travail consistera d’abord à définir et élaborer les comportements élémentaires du robot en présence d’humains, comportements définis par des conditions de déclenchement liées à la perception et l’évaluation des situations (donc qui peuvent comporter des incertitudes) et par des procédures déterminant les mouvements et les actes interactifs. Des regroupements de ces comportements élémentaires en séquences plus complexes, doivent ensuite être élaborés par des techniques d’apprentissage par renforcement, en tenant compte des conditions incertaines de déclenchement et de déroulement des actions. La sélection et l’exécution des tâches ainsi construites doivent être effectuées de manière adaptative, dans des situations variables et complexes – induites en particulier par les comportements des humains.
Les techniques qui seront utilisées dans ce travail s’appuieront sur des représentations probabilistes et feront appel aux processus de décision markoviens et à l’apprentissage par renforcement. 

 

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7. ARCHITECTURE COGNITIVE EN ROBOTIQUE EXHIBANT UNE CONSCIENCE DE SOI


Contact : Raja Chatila
Team : AMAC
Ecole Doctorale : EDITE (cliquer pour voir le sujet)


La notion de conscience de soi est étudiée en philosophie, en sciences cognitives et en neurosciences. Les questionnements majeurs autour d’elle peuvent s’appliquer aussi aux machines.
Le sujet de thèse s’inscrit dans un projet de recherche visant à étudier les principes fondamentaux et les méthodes qui permettraient aux robots d’acquérir une notion de "conscience de soi" (self-awareness) qui est considérée comme nécessaire pour interpréter leur environnement, pour comprendre leurs propres actions et leurs effets, prendre les décisions pertinentes en fonction des objectifs à atteindre, évaluer leur progression dans les mécanismes d’apprentissage, et interagir avec d’autres agents et des humains.
Il s’agira d’étudier et de formaliser les principes sous-jacents à l’émergence de la conscience, vue comme un processus au cœur de l’interaction entre un agent et son environnement. Les recherches porteront en particulier sur l’étude d’une architecture cognitive qui est l’organisation des fonctionnalités du robot et sur les processus dynamiques qui les interconnectent et qui doivent permettre en particulier l’expression et la mise en œuvre des mécanismes de décision et de sélection de l’action, d’interprétation de l’environnement et d’apprentissage.
Un aspect principal du sujet est d’étudier et de développer des représentations sensori-motrices pour l’interprétation de scènes en associant et fusionnant quatre types d’information : les percepts externes, les données sensorielles proprioceptives, les connaissances contextuelles déjà acquises, et les objectifs du robot. Les mécanismes à développer sont en particulier ceux du raisonnement bayésien pour intégrer ces différentes informations de manière évolutive et inclure un processus de reconnaissance et d’apprentissage de nouvelles informations.
D’autre part, en rapport avec ces représentations, le lien entre les actions « bas-niveau » du robot et les modèles abstraits d’action (tâches) devra être élucidé. Il faudra étudier des mécanismes d’apprentissage qui synthétisent des capacités d’action à partir d’aptitudes motrices élémentaires, en déterminant quelles représentations du monde, et leurs incertitudes, et quels modèles internes doivent être considérés.
Des scénarios expérimentaux devront être élaborés pour mettre en œuvre les fonction de décision, d’interprétation, d’apprentissage et d’interaction sur un robot, dans l’architecture intégrée, et permettre la mise en évidence de la conscience de soi du robot.
Le sujet est multidisciplinaire et le candidat devra acquérir des connaissances et sera amené à interagir avec des chercheurs dans différentes disciplines : philosophie, sciences cognitives et  neurosciences. 

 

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8. EVOLUTION DE LA COOPERATION MUTUALISTE POUR LA ROBOTIQUE COLLECTIVE


Contact : Nicolas Bredèche
Team : AMAC
Ecole Doctorale : EDITE (cliquer pour voir le sujet)


Le contexte de cette proposition de thèse est la robotique collective auto-adaptative, c’est à dire disposant de mécanismes d’adaptation en environnements ouverts et a priori inconnus. L’objectif est de concevoir des algorithmes distribués pouvant être déployés sur une population de robots autonomes, afin d’obtenir des comportements capables de garantir l’intégrité physique et énergétique à long terme, à l’échelle de l’individu et de la population. La difficulté provient de l’absence de connaissances a priori sur la structure de l’environnement et sur la nature des comportements à acquérir (qui dépendent de l’interaction avec l’environnement) sous la contrainte d’une communication locale entre agents et d’une capacité limitée de calcul embarquée.
L’objectif de cette thèse est d’étudier les conditions environnementales favorables à l’émergence de comportements coopératifs entre individus non-apparentés (ie. sans lien a priori) et de proposer une solution algorithmique pour l’acquisition de ce type de comportements coopératifs lorsque l’environnement s’y prête. L’originalité de la thèse est de proposer une approche combinant écologie évolutionniste, qui s’intéresse à l’étude des interactions entre environnement et évolution, et optimisation stochastique pour la robotique collective, qui permet l’acquisition en ligne de comportements selon un critère donnée (qui, dans ce cadre, est inconnu a priori).
Cette thèse vise à explorer les conditions nécessaires à l’évolution de la coopération mutualiste, grâce à l’éventail des outils de modélisation qui résulte de la combinaison des algorithmes d’évolution artificielle et de la robotique collective. Plus spécifiquement, nous explorerons le rôle de deux éléments dans cette évolution : la nature de l’environnement et la nature des mécanismes sous-jacents au comportement.
Le dispositif expérimental étudié portera sur l’évolution de la chasse collective, qui peut être assurée de manière mutualiste sans impliquer de réciprocité. On étudiera en particulier les conditions environnementales permettant cette évolution ainsi que les diverses étapes y conduisant à partir d’une espèce initialement dénuée de coopération. L’objectif est double : concevoir un algorithme d’adaptation permettant d’obtenir de tels comportements lorsque cela est nécessaire, et mieux comprendre l’évolution de la coopération mutualiste dans le vivant, avec des modèles permettant d’étudier des phénomènes de coordination spatial entre individus. 

 

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9. TRANSFERT D'APPRENTISSAGE EN ROBOTIQUE


Contact : Stéphane Doncieux
Team : AMAC
Ecole Doctorale : EDITE (cliquer pour voir le sujet)


Dès lors que l’on s’intéresse à un apprentissage susceptible de s’étaler sur une longue période de temps, il devient important de capitaliser sur les connaissances acquises pour apprendre plus vite ou plus efficacement dans des contextes similaires. Cette problématique est celle du "transfer learning" qui est actuellement très étudiée dans le cadre de l’apprentissage machine. Cette problématique touche également la robotique, avec en perspective des robots capables de remplir leur mission non quelques minutes par jour, mais sur la durée (des robots de service à la personne par exemple), avec toutes les capacités d’adaptation que cela peut nécessiter. Cela donne lieu à un apprentissage sur toute la durée de vie du robot et pose de nombreux problèmes encore non résolus tels que : quelles connaissances extraire et transmettre d’une tâche source à une tâche cible, comment transférer efficacement les connaissances acquises, quelles politiques transférer parmi toutes celles qui ont été explorées ou comment définir la saillance d’un comportement ou sous quelle forme exploiter ces connaissances dans l’apprentissage sur la tâche cible ?
L’objet de cette thèse est d’étudier le transfert d’apprentissage en robotique dans le cas d’états et d’actions continues. L’objectif sera de transférer des connaissances sur un même robot entre tâches de complexité variées ou bien d’un robot à un autre. Le but étant de gérer des comportements avec des perceptions et des actions continus, les travaux s’appuieront sur des algorithmes de recherche directe dans l’espace des politiques, notamment des algorithmes évolutionnistes. Les connaissances à transférer prendront la forme de politiques comportementales complètes ou de segments de ces politiques reconnus comme saillants pendant l’apprentissage sur la tâche source. 

 

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10. METHODES ACTIVES DE PERCEPTION MULTIMODALE POUR LA ROBOTIQUE MOBILE AUTONOME


Contact : Bruno Gas / Sylvain Argentieri
Team : INTERACTION
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


Les approches classiques de la perception en robotique mobile nécessitent de modéliser l’environnement, en même temps que l’agent robotique et les différents capteurs qui l’équipent. Ces modèles considèrent l’action comme la conséquence logique de la perception, relativement à une fonction de but posée « a priori ». Ce point de vue, appelé «approche passive de la perception» a été remis en cause dans les années 60-70 par le résultat d’expériences dites de « substitution sensorielle » qui ont montré le rôle central et le caractère indispensable de l’action lors de l’apprentissage ou de l’adaptation des facultés perceptives.
Récemment, K. O’Regan (LPP) a proposé une théorie appelée « théorie des contingences sensorimotrices » fondée sur le principe qu’un agent peut apprendre à percevoir le monde dans lequel il évolue uniquement à partir des signaux sensorimoteur, c’est à dire sans disposer de connaissances « a priori » portant sur son environnement
Sur ce sujet, nous avons récemment démontré que l'étude formelle du flux sensori-moteur permettait d'estimer des propriétés de l'environnement ou du robot lui-même. Cette thèse a pour objectif de continuer ces travaux, tout d'abord en s'appuyant sur des données perceptives auditives et/ou visuelles, puis en étendant les résultats au cas multimodal. 

 

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11. BINAURAL ACTIVE EXPLORATORY LISTENING IN ROBOTICS


Contact : Bruno Gas / Sylvain Argentieri
Team : INTERACTION
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


 L'analyse computationnelle de scène auditive dans un cadre binaural reste aujourd'hui encore un défi. Peu robustes aux conditions sonores difficiles (incluant bruit, réverbérations, etc.), les méthodes actuelles n'exploitent que rarement une possibilité fondamentale du système auditif: le mouvement. Nous avons démontré récemment dans un contexte robotique comment ce mouvement, combiné aux variations perceptives auditives, étaient susceptibles d'améliorer significativement l'analyse de la scène sonore. On parle alors d’audition binaurale active. Cette thèse propose de continuer dans cette voie, avec pour objectif d'étudier l'apport du mouvement pour la localisation, mais également pour des tâches auditives plus haut niveau (telles que la reconnaissance du locuteur), et éventuellement multimodales. Plus précisément, les travaux porteront essentiellement sur :

  • la constitution et la maintenance d’une base de données contenant différentes scènes audio-visuelles. Cette base de données sera constituée de signaux binauraux, de séquences vidéos, de mesures de réalité terrain (obtenue à l’aide d’un système de capture de mouvement), et précisera les conditions acoustiques d’enregistrement (taille de la pièce, présence d’obstacles, temps de réverbération, etc.).
  • la validation expérimentale des algorithmes de localisation active proposés. Au delà des aspects théoriques et fondamentaux, une attention particulière sera portée à l’implémentation matérielle et logicielles des méthodes.  

 

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12. INTERACTIVE MULIT-DOF AND TOOL REMOTE HANDLING FOR MICRO & NANO ROBOTICS


Contact : Vincent Hayward / Sinan Halyo
Team : INTERACTION
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


Human interaction with micro-scale is an important challenge in microrobotic. Fields like biology and nanotechnologies, especially for characterization of new materials, for design of micro/nano-systems or analysis of physical micro-scale phenomena present complex challenges beyond the possibilities of automated systems. In those cases, guidance from a human operator is required to carry out the task.
However, this interaction is hardly straightforward. The human operators cannot interact directly with micro-scale because of the scale of treated objects and applied forces and of  the limited resolution of optical sensors. Moreover,  the physics of the micro-scale differs completely from that of the macro-scale perceptible by human. Thus, the understanding of this scale cannot be carried out by simple homothety of macro-scale and requires a special attention. Teleoperation in this case appears to be an interesting and promising solution to supplement human operators. Its success requires to guarantee two important proprieties, transparency and stability.
Despite their good performances, few of the available micro-teleoperation systems provide a natural feel of microscopic interactions. In fact, it is difficult to guarantee at the same time the stability and transparency of the micro-teleoperation system. Stability and transparency are generally affected by the nature of the haptic interface and tools used and friction, inertia, hysteresis and noise tend to degrade the feel of such systems.
To overcome those limitations, a new threefold approach is developed by ISIR. These approach is established in previous works and consists of development of individual components of a teleoperation chain desgined from the ground to optimize the transparency and stability. As such, a novel single-axis force probe, a (single-axis) high fidelity haptic interface and bilateral coupling schemes are proposed.
The objective of this PhD work consists of design, realization, experimentation and validation of complete remote handling toolchain.
In this aim, the first step will focus on enhancements and improvements of initial designs of aforementioned components. Especially, a significant difficulty is to combine several degrees of freedom in the same tool capable of both sensing and manipulating.
Subsequently, a full human interaction scheme needs to be developed including haptic feedback and virtual or augmented reality approaches. In these prospects, design goals will be defined in the context of industrial collaborations and commercial viability concerns.

 

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13. TRAITEMENT DE SIGNAUX SOCIAUX ET APPRENTISSAGE POUR LES TACHES COOPERATIVES : APPLICATION A LA ROBOTIQUE PERSONNELLE


Contact : Mohamed Chetouani
Team : INTERACTION
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


La communication face-à-face est un processus dynamique basé sur l’échange et l’interprétation de signaux sociaux. La maîtrise de cette dynamique impacte les tours de parole, l’engagement, l’attention conjointe... Sa modélisation est identifiée comme un verrou majeur du traitement du signal social et de la robotique personnelle. Les approches proposées dans la littérature portent sur l’analyse de l’influence mutuelle des participants. Une interaction réussie se caractérise par une adaptation dynamique des comportements des interactants.
Un des objectifs de cette thèse est la proposition d’un cadre théorique basé sur l’apprentissage pour la caractérisation et la modélisation de la dynamique des échanges avec des applications directes en robotique personnelle. Plusieurs situations interactionnelles sont envisagées et on privilégiera celles menant à des situations coopératives entre un robot et un humain. L’apprentissage de compétences par le robot en interaction avec l’humain semble être un cadre pertinent.

 

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14. CONCEPTION ET COMMANDE DE CAPSULES MAGNETIQUES MULTIFLAGELLES


Contact : Stéphane Régnier
Team : INTERACTION
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


Les enjeux actuels de la médecine sont de permettre un diagnostic précoce, précis et rapide, associé à une thérapie, elle aussi, précoce et, de ce fait, ciblée. On cherche ainsi à traiter totalement et exclusivement les zones malignes. De même un objectif est également de réduire les risques d'infection, d’améliorer le rétablissement des patients et d’éviter l'anesthésie générale, ce qui amène à envisager des interventions par les voies naturelles, essentiellement par le tube digestif.
Il est donc fondamental de développer des techniques liées à la micro-robotique appliquée au domaine médical.
L'objectif de cette thèse est donc de proposer un système de (micro-) capsules endoscopiques pour le diagnostic et la thérapeutique de l'intestin grêle et plus particulièrement de concevoir  un système composé d’une capsule et des plusieurs flagelles optimisés pour la locomotion dans le corps humain. Le contrôle du déplacement du système par un champ magnétique tournant sera également abordé, en particulier par la mise en œuvre de commandes par backstepping adaptatifs avec des estimateurs grands gains.

 

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15. PINCE OPTIQUE 3D PARALLELE POUR LA MANIPULATION ET LA CARACTERISATION PHYSIQUE DE NEURONES


Contact : Stéphane Régnier
Team : INTERACTION
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


Les propriétés des forces optiques sur des objets microscopiques sont surprenantes. Des particules sphériques transparentes peuvent être piégées de manière stable par un faisceau laser très dense. En utilisant des objectifs de microscope à grandes ouvertures numériques, un piège est créé sur le point focal du laser. Ce piège a également la propriété de se comporter comme un ressort linéaire tri-dimensionnel sur un petit domaine au centre du piège. Il est alors extrêmement aisé de réaliser des mesures de forces en calibrant cette raideur et en détectant la position de la sonde piégée. Il est alors possible de construire des outils d'une grande flexibilité puisqu'un grand nombre de faisceaux laser peuvent être utilisés en parallèle. L'intérêt de cette thèse est de mettre au service d'applications bio-médicales un outil robotisé avec des capacités d'intervention inégalées pour une interaction complexe parallèle assistée par retour visuel et tactile tridimensionnel.

 

 

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16. DESIGN AND CONTROL OF COMPLIANT LOCOMOTION SYSTEM FOR OBSTACLES CROSSING


Contact : Faiz Ben Amar / Christophe Grand
Team : SYROCO
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


After a natural disaster (hurricane, earthquake ...), rescue workers have approximately 48 hours to locate survivors in the rubble. To assist rescuers in the race against time, several research teams have been engaged in the design of mobile robots for search and rescue. Some robots were tested after several recent disasters. In most cases, the robot has failed in its mission and analysis of these operational situations has shown that the cause of their failures was mainly due to lack of mobility.
The objective of this thesis is to contribute to the study of a new a type of locomotion system adapted to this kind of environment and able to quickly transport a perception system for the detection of survivors (concept of remote sensor).
The approach we propose is based on three ideas: multi-modality, redundancy and compliance. The multi-modality is based on the use of heterogeneous locomotion devices such as legs or wheels. The goal is then to demonstrate the contribution, in terms of crossing capabilities, that may represent the introduction of viscoelastic elements in the locomotion system. The use of compliant actuators and the introduction of passive compliances in the chassis or at the end of the legs should be considered as possible approaches.
From the theoretical point of view, researches should lead to modeling of poly-articulated compliant systems and to optimal design methods for the synthesis of the locomotion system. Modeling will be based on approaches from the dynamics of multibody systems with viscoelastic connections. In addition, methods for design optimization and allocation of the viscoelastic compliance in the kinematic structure will be developed. In practical terms, the thesis should also lead to the realization of a demonstrator of an hybrid wheel-legged locomotion system capable of performing canonical modes of locomotion.

 

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17. MOBILITY PREDICTION OF GROUND ROBOTS FOR ON-LINE TRAJECTORY PLANNING


Contact : Faiz Ben Amar / Christophe Grand
Team : SYROCO
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


Future ground robots have to go faster and farther and have to intervene autonomously in environment which are more and more complex. An essential need for these autonomous robots when evolving in unstructured environments is the ability to efficiently predict their movement on uneven ground. To generate acceptable and optimal trajectories, it is necessary to develop models of the robot which must be representative of the predominant dynamic constraints and must have low computation time in order to integrate them into the on-line trajectory planning module. This module assumes that the goal and the local ground map are known and have to provide an optimal reference path and associated speed parameters which are sent to the trajectory-tracking low-level controller.
The thesis proposes the development of models to predict performance indices such as the stability, the traveled time, the tracking errors or the consumed energy along sections of trajectories. Among the proposed approaches, the model reduction techniques such as SVD (Singular Value Decomposition) or POD (Proper Orthogonal Decomposition) have to be studied and compared.
The second point we wish to address in this thesis is to take into account the measurement uncertainties in the prediction. Indeed, some state parameters of the robot or those of the environment variables are not fully known, inducing parameters and models uncertainties. Taking into account a stochastic model and these uncertainties will extend the robustness of the prediction and will give an error estimates. These predictions are used thereafter for evaluating trajectories or paths generated in the state or the configuration spaces of the robot. A graph is then built in these spaces and search algorithms are then launched for defining an optimal or suboptimal path.
The expected results of this thesis will be validated on the SPIDO platform acquired recently through the facilities of the Excellence Equipment RoboTex.


 

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18. USING TACTILE INFORMATION FOR DEXTEROUS MANIPULATION


Contact : Véronique Perdereau
Team : SYROCO
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


The field of robotics is undergoing a major revolution as it is increasingly being applied to general purposes outside the production line: for health, rehabilitation and professional service, in domestic and leisure environments, as well as hazardous environments. One pivotal issue for robots to carry out accurate and intelligent tasks, with and for people, is their ability to handle all sorts of objects and use tools originally designed for humans.
However, humans use the other parts of the hand as well, the palm and the interior surfaces of the fingers, and easily switch between precision grasps and power grasps by rolling the object in the hand, hence reaching a high-level of dexterity.
The imitation of such a huge capability with a robotic hand is the next challenge for researchers working in the area of manipulation. The successful performance of human-like movements undoubtedly relies on a powerful sense of touch as that provided by the tactile skin covering the palm of the robotic hand available in the lab..
The main objective of this PhD is to use the whole set of tactile features giving the full image of the contact configuration between the object and the hand, so as to control the finger movements putting the object in the desired pose and preventing it from slipping. The work during the PhD will consist in the characterization and analysis of the signals issued by the tactile sensors, defining some strategies to exploit this kind of multiple and redundant information, and implementing a high-level controller that would complement the existing one. .

 

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19. PERCEPTION AND CONTROL FOR INSPECTION WITH MINI-DRONE


Contact : Pascal Morin
Team : SYROCO
Ecole Doctorale : EDSMAER (cliquer pour voir le sujet)


Mini-drones can be very efficiently used for inspection of buildings, bridges, power-lines, etc. Indeed, they constitute a cheap, fast, and agile robotics resource. In most applications, these systems are teleoperated and the pilot is in charge of ensuring the security of the mission, i.e., avoidance of collisions with the obstacles. This is a difficult task for inspection since the mini-drone must operate close to its environment, in possibly windy conditions. Embedded sensors can be used to help the pilot achieving the mission.
The objective of this thesis is to develop signal processing and control functionalities for inspection tasks. A typical scenario is a teleoperated mini-drone which may operate out of the pilot's sight. The proposed algorithms should allow the pilot to keep the mini-drone at a given distance of obstacles, identify accessibility zones of the inspected structure, and ensure collision avoidance despite possibly harsh wind. The pilot keeps the (high) decisional level and security level is assigned to the mini-drone. Scientific challenges associated with this project include real-time local reconstruction of the inspected structure's geometry and vision based control and exploration. The Ph.D. will include both theoretical developments on signal processing and control, and experimental validations on small UAVs (quadrotor-type).
The candidate should have a very good background in control and signal processing (in particular vision) and be highly motivated by experimental aspects.

 

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