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Opportunités

Offres de stage

Sujet : Méta-apprentissage pour l’exploration divergente avec récompenses rares

Résumé :

Les méthodes de qualité-diversité (QD) [2, 3], dont l’objectif est de découvrir des ensembles de solutions diverses sur le plan comportemental, se sont révélées être des outils efficaces pour traiter les récompenses rares dans un contexte d’apprentissage par renforcement. Cependant, elles ont du mal à généraliser à des tâches inconnues, pour lesquelles des politiques doivent souvent être apprises à partir de zéro. L’objectif de ce stage sera d’utiliser le résultat d’apprentissages antérieurs pour améliorer le processus d’apprentissage lui-même, d’une manière qui est étroitement liée aux approches de méta-apprentissage basées sur l’optimisation telles que [4].

Ce stage aborde des problèmes qui sont pertinents pour de nombreuses applications industrielles telles que la manipulation robotique et l’apprentissage ouvert. Il s’inscrira notamment dans le cadre du projet européen Veridream [1] qui implique de multiples partenaires industriels.

Objectifs du stage :

Les questions qui seront étudiées au cours de ce stage sont dans la continuité directe de [6, 5]. Le candidat retenu :

  • Sera responsable de l’évaluation des approches existantes, en particulier en ce qui concerne la dynamique des populations d’agents,
  • Devra contribuer à la conception et à l’évaluation de méthodes permettant de quantifier et de traiter la variabilité dans le processus d’optimisation.

En fonction des progrès réalisés sur ces sujets ainsi que des intérêts du candidat, d’autres directions de recherche en relation avec la robustesse et la généralisation seront considérées.

Profil recherché :

Le candidat doit avoir un intérêt marqué pour l’apprentissage machine et être master ou école d’ingénieurs en informatique, en apprentissage machine ou dans des domaines connexes.

Compétences requises :

Solide bagage mathématique, de bonnes compétences en développement et la maîtrise du langage de programmation Python sont obligatoires. Une connaissance pratique de l’anglais est requise, la connaissance du français est appréciée mais pas nécessaire.

 

  • Encadrant·e : Achkan Salehi, Stéphane Doncieux et Alex Coninx
  • Durée du stage : 6 mois
  • Niveau d’études souhaité : Master 2 ou école d’ingénieur·e 3ème année
  • Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris

Personne à contacter :

  • Achkan Salehi
  • Tel : +33 1 44 27 63 82
  • Email : salehi(at)isir.upmc.fr
  • Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et une lettre de motivation.

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Références :
[1] https://www.veridream.eu/.
[2] A. Cully and Y. Demiris. Quality and diversity optimization: A unifying modular framework. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 22(2):245–259, 2017.
[3] S. Doncieux, A. Laflaquière, and A. Coninx. Novelty search: a theoretical perspec- tive. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, pages 99–106, 2019. [4] C. Finn, P. Abbeel, and S. Levine. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks. In International Conference on Machine Learning, pages 1126– 1135. PMLR, 2017.
[5] B. Lim, L. Grillotti, L. Bernasconi, and A. Cully. Dynamics-aware quality-diversity for efficient learning of skill repertoires. arXiv preprint arXiv:2109.08522, 2021.
[6] A. Salehi, A. Coninx, and S. Doncieux. Few-shot quality-diversity optimisation. arXiv preprint arXiv:2109.06826, 2021.

Sujet : Adaptation motrice : Approche théorique et expérimentale

Résumé :

La motricité humaine est un processus adaptatif qui évolue avec les transformations du corps (croissance, perte d’un membre, …), du système nerveux (vieillissement, pathologie, …) et de l’environnement. La psychologie et les neurosciences ont grandement contribué à améliorer notre compréhension des mécanismes qui participent à l’adaptation des mouvements et à la construction d’habiletés motrices. Si les grandes lignes (architectures nerveuses, processus cellulaires et moléculaires) commencent à être bien connues, certains aspects restent encore mystérieux. En particulier, une question fondamentale est de savoir si une adaptation motrice correspond à une modification des processus de contrôle du mouvement (e.g. changement des gains au niveau musculaire) ou à une redéfinition des plans d’action.

Objectifs du stage :

L’objectif du projet est de décider de la nature des adaptations motrices, entre changement au niveau du contrôle et redéfinition des plans d’action. Le travail s’articulera autour de deux axes : (1) la mise en œuvre de protocoles expérimentaux fondés sur l’interaction entre un participant humain et un bras robotisé. La mesure des effets induits par le robot sur les mouvements du participant sera utilisée pour analyser la façon dont le participant s’adapte aux perturbations produites par le robot; (2) la mise en œuvre d’un modèle de contrôle moteur fondé sur la théorie du contrôle optimale. Les simulations du modèle seront confrontées aux observations expérimentales.

Profil recherché : Master 2 profil ingénieur

Compétences requises : théorie du contrôle, traitement du signal, programmation (C, python

  • Encadrant·e : Emmanuel Guigon, Etienne Moullet, Agnès Roby-Brami
  • Date de début du stage : février/mars 2022
  • Durée du stage : 6 mois
  • Niveau d’études souhaité : Master 2
  • Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris

Personne à contacter :

  • Emmanuel Guigon
  • Tel : +33 1 44 27 63 82
  • Email : emmanuel.guigon(at)sorbonne-universite.fr
  • Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et une lettre de motivation.

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Sujet : Des images à la compréhension des interactions sociales

Résumé :
Les études sur l’interaction humain-humain ont introduit le concept de F-formation (Kendon, 1990) qui définit trois zones : privée, sociale et publique. Les participants qui ont une interaction sociale se placent dans une certaine formation spatiale. Ils peuvent se faire face, être côte à côte… Leur position et leur comportement, tels que l’orientation du corps, le comportement du regard, peuvent indiquer une grande quantité d’informations ; ils peuvent révéler des informations sur leur niveau d’engagement, leur centre d’intérêt, mais aussi la qualité de leur relation, leur degré d’intimité, pour n’en citer que quelques-uns. La position et le comportement des participants évoluent continuellement pour s’adapter aux comportements des autres et pour obéir à certaines normes socioculturelles.

Dernièrement, des modèles computationnels ont été conçus pour détecter si les personnes forment un groupe et sa formation en fonction de la proxémique et des comportements (Cabrera-Quiros et al, 2018). Une analyse plus poussée peut être poursuivie pour caractériser la dynamique de l’interaction sociale entre les participants. De tels modèles peuvent ensuite être utilisés pour piloter les comportements des robots lorsqu’ils interagissent avec des humains.

Objectifs du stage :

L’objectif de ce stage est d’analyser les interactions de groupe et leur évolution dans le temps. Nous nous appuierons sur des données existantes (images et vidéos) d’interaction de groupe qui ont été annotées à différents niveaux (activité, parole, rire, comportement non-verbal). Nous utiliserons d’abord la base de données MatchNMingle (Raman&Hung,19).

Plusieurs étapes sont prévues :
1. Réaliser une étude bibliographique sur la détection des F-formations, en se concentrant en particulier sur les vidéos et l’évolution temporelle des formations et l’évolution temporelle des formations.
2. Effectuer des tests en utilisant la méthode développée par V. Fortier l’année dernière.
3. Étendre le modèle aux vidéos.
4. Effectuer des analyses d’actions sociales telles que la prédiction de qui sera le prochain orateur ou la relation sociale entre les interlocuteurs.
5. En fonction des réalisations du projet, évaluer les résultats en utilisant des agents virtuels. Jeu de données MatchNMingle : http://matchmakers.ewi.tudelft.nl/matchnmingle/pmwiki/index.php ?
n=Main.TheDataset

 

  • Encadrant·e : Isabelle Bloch / Catherine Pelachaud
  • Date de début du stage : Février-Avril 2022
  • Durée du stage : 6 mois
  • Niveau d’études souhaité : Master 2
  • Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

 

Personne à contacter :

  • Catherine Pelachaud et Isabelle Bloch
  • Email : catherine.pelachaud(at)upmc.fr ; isabelle.bloch(at)sorbonne-universite.fr
  • Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, votre CV, vos diplômes, les noms de vos référents et une lettre de motivation.
  • Date limite de dépôt de la candidature : janvier 2022

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Sujet : Developing computational models of perspective taking for human-robot interaction

Contexte :

Most collaborative robots will be dropped in human environment where they will have to accomplish missions. They will be engaged in interaction with human individuals concerned by these missions. Mutual understanding and coordination of goals, intentions, plans and actions are required to achieve these missions. In this work, we will focus on interaction involving robot motion generation such as arm movement or navigation and in particular we aim to generate legible motions.

Legible motions, also known as transparency through motion, are used by robots to communicate their intent to human observers [Dragan-2013]. By drawing inspiration from research on how humans interpret observed behaviors as goal-directed actions, the state-of- the-art approaches propose algorithms aiming to maximize human inference of a goal given to a robot motion. The approaches refer to “action-to-goal” interpretation of actions, which requires to explicitly taking into account the human observer in the loop.

In order to generate efficient legible motions, robots require a model of the human, which is called inverse human model. Building such models require perspective-taking abilities. Being able to place yourself “in someone else’s shoes” requires several sets of abilities such as the ability to understand the visuo-spatial experience of another agent; to infer her thoughts and beliefs; and to infer her emotions/feelings [Schilbach-2013]. These abilities are referred to as spatial, cognitive and affective perspective-taking, respectively [Hamilton-2014] and are investigated by means of experimental protocols that are now extensively used in cognitive sciences (e.g., [Sebanz-2006], [von Mohr-2020]. Despite the importance of these models, there is still no computational model able to compute on-line inverse models of perspective taking. In addition, it is not clear how humans will benefit from legible motions generated by such computational models.

Objectifs :

The main objectives of this work are (i) to design experiments inspired by cognitive science allowing to evaluate perspective-taking during human-robot interactions (generation of robot motions), (ii) develop computational models able to predict perspective-taking preferences of human observers, (iii) develop metrics allowing to assess the benefit of computational inverse human models for the generation of legible robot motions.

This work will exploit methodologies and models of human-robot interaction, machine learning and cognitive science. The experiments can be carried out with the PEPPER or Franka Emika robots. Motion capture will be used to assess human reactions to robot motions.

The main steps are:

– Development of collaborative tasks such as cooperative drawing, teaching tasks requiring technical skills, or else object manipulation (see the “Give me the wrench scenario” [Trafton-2005] or spatial referring [Dogan-2020]),

– Design a study (including a control condition) to evaluate and collect multimodal data about perspective taking. Self-assessment, scales and questionnaires will be used to qualify human preferences,

– Development of machine learning based models able to detect human preferences,

– Experimental evaluation of models for the generation of legible motions.

Compétences requises : Python, Machine Learning, Robotics, and Cognitive Science

 

  • Encadrant·e·s : Mohamed CHETOUANI,  Malika AUVRAY
  • Durée du stage : 5 à 6 mois
  • Niveau d’études souhaité : Master 2 / Ecole d’ingénieurs
  • Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

 

Personne à contacter :

  • Mohamed Chetouani
  • Tel : +33 1 44 27 08
  • Email : mohamed.chetouani(at)sorbonne-universite.fr
  • Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et une lettre de motivation.
  • Date limite de dépôt de la candidature : 10/01/2022

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Sujet : Explainable Multimodal Machine Learning for TECH-TOYS: application to Precision Medicine models of developmental disorders

Contexte :

Neurodevelopmental disorders (NDDs) are a group of frequent (1/10 children) sensori-motor, cognitive, communication, learning, behavioral disorders of multifactorial aetiology, with onset early in life but life-long consequences. Despite advances in our understanding of aetiology, diagnosis and start of intervention are often late (many months after onset of first clinical signs) and not based on quantitative data.

The PIRoS team is engaged in the international TECH-TOYS project which aims to develop an innovative technological play setting (i.e., a gym equipped with a sensorized mat, a set of sensorized toys, wearable inertial movement units and cameras), suitable at infant’s natural environment, to provide easy-to-handle quantitative measurements of infant’s neurodevelopment and infant-caregiver interaction. Obtained data will provide a computational Precision Model for early detection of atypical features using digital biomarkers.

The study of digital biomarkers usually follows a retrospective methodology [Saint-Georges- 2010]. Several infants are engaged in a protocol, and after diagnosis (around 3 years) clinicians are able to define control and pathological groups. Computational models could be employed to characterize and predict developmental disorders based on the analysis of such longitudinal data [Saint-Georges-2011].

Objectifs :

In this project, we investigate developmental disorders such as autism spectrum disorders. The data collected (during the 3 years) are then employed to develop predictive models of the pathology.

The objective of this work is to develop multimodal machine learning techniques to identify digital biomarkers grounded in Explainable Artificial Intelligence [Arrieta-2020; Wallkotter- 2021]. We will take advantage of a combination of previous big data already acquired (see CareToy project http://www.caretoy.eu) with new ones collected prospectively during the project.

This work will exploit methodologies and models of human-robot interaction and machine learning. We will use data collected in previous projects to develop predictive models of developmental disorders using multimodal signals. In addition to the model, we will work on the design of TECH-TOYS device. The work will include collaborations with TECH-TOYS partners in Italy, Turkey and Germany in order to address clinical, ethical, legal as well as scientific issues raised by the project.

The main steps are:

– Design a study for the prediction of developmental disorders based on CareToy data,

– Selection of relevant multimodal signals (sound, accelerometers, video),

– Development of machine learning based models able to predict developmental disorders,

– Define requirements for a future TECH-TOYS device.

Compétences requises : Python, Machine Learning, and Robotics

 

  • Encadrant : Mohamed Chetouani
  • Durée du stage : 5 à 6 mois
  • Niveau d’études souhaité : Master 2 / Ecole d’ingénieurs
  • Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

 

Personne à contacter :

  • Mohamed Chetouani
  • Tel : +33 1 44 27 63 08
  • Email : mohamed.chetouani(at)sorbonne-universite.fr
  • Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et une lettre de motivation.
  • Date limite de dépôt de la candidature : 15/12/2021

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Offres de thèse

Sujet : Dispositifs microfluidiques et robotiques pour l’analyse, la manipulation et l’injection in vitro d’échantillons biologiques

Projet de doctorat conjoint entre l’ISIR/Sorbonne Université & Uni. di Brescia

Contexte : Le projet porte sur la manipulation robotique, la caractérisation et l’analyse d’échantillons biologiques tels que des cellules uniques isolées ou des œufs de petits animaux comme le poisson zèbre. L’objectif est de développer un nouvel instrument pour la biologie expérimentale afin de faciliter la recherche de médicaments à l’aide de technologies microfludiques et robotiques.

L’étude de cas proposée est la micro-injection d’un réactif biologique dans des œufs et des cellules pour étudier le rôle de certains gènes et leur implication dans plusieurs maladies humaines. Habituellement, la micro-injection est effectuée manuellement sous un microscope et directement par l’opérateur. Les œufs sont transférés et injectés à travers un tube capillaire. La précision, la concentration et la détermination de l’opérateur sont essentielles et la procédure doit être exécutée rapidement. Par conséquent, le processus manuel échoue souvent et son efficacité est souvent très faible. Un élément essentiel pour l’automatisation est la mesure et le contrôle de la force d’interaction.

Objectif scientifique : Un premier objectif est l’intégration d’un capteur de force dans l’injecteur. Il sera basé sur le principe de la « compensation de position » : la force n’est pas estimée par une mesure passive de la déformation, mais activement, par la force nécessaire pour empêcher le déplacement. Le même dispositif pourra être utilisé pour la gamme des μN et des 100mN grâce à une adaptation et un contrôle purement électronique.

Le deuxième objectif concerne les techniques de manipulation individuelle et de transport de masse des échantillons. Un système robotique constitué des moyens microfluidiques de transport des échantillons et des effecteurs mécaniques associés est fourni. Des schémas de commande couvrant les phases de transfert, de téléopération ou de manipulation automatique seront développés, en utilisant la commande référencée par la vision, ainsi que les outils actifs mentionnés ci-dessus.

Le troisième objectif concerne l’interface homme/machine, où un opérateur peut contrôler intuitivement le système, agir sur des cellules en groupe ou isolées, programmer des actions répétitives, etc. par le biais d’un écran tactile, incluant également des informations en temps réel sur la manipulation, telles que la concentration chimique, les mesures et le comptage des échantillons, etc. Pour la phase d’injection, des méthodes de couplage et de comanipulation seront établies avec un retour de force vers l’opérateur, qui détectera le contact et la pénétration avec une interface haptique. Son geste sera utilisé par le système comme référence pour le traitement automatique d’autres échantillons.

Profil recherché : Profil Master / Ingénieur·e généraliste / Robotique / Commande / EEA ou Physique appliquée. Une expérience précédente en microrobotique ou en biologe sera très appréciée.

Compétences requises : Autonomie / bilingue Anglais / Communication

La candidate ou le candidat sera supervisé conjointement par les deux laboratoires et obtiendra un double doctorat des deux universités. Elle ou il devra passer environ la moitié de son temps à Brescia et l’autre moitié à Paris.

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Sujet de thèse : Microrobots optiques pour la manipulation interactive des échantillons biologiques

Résumé : Cette thèse vise à développer un nouvel instrument scientifique pour des applications en biologie expérimentale, notamment pour la manipulation, la caractérisation et analyse des objets de type cellules isolées, des neurones, ou encore des organes intracellulaires. Utilisant le principe des pinces optiques, des rayons lasers sont commandés pour agir directement sur des échantillons, ou pour actionner des microrobots télécommandés. Ces microrobots pourront intégrer des capacités d’analyse et des capteurs bio-actives permettant ainsi un retour d’information rapide vers l’opérateur. Il s’agit d’une technologie nouvelle capable de soutenir et d’accélérer considérablement plusieurs études en biologies. Des collaborations sont démarrés avec des équipes de l’Institut Curie et Pasteur autour du cancer et des mécanismes intracellulaires.

Description générale du projet : Les pinces optiques sont une technique permettant de manipuler des objets microscopiques en utilisant un rayon laser focalisé. Ils permettent en effet d’agir sur des échantillons en solution par une action sans contact. L’ISIR a développé un système de piège laser robotisée capable de manipuler les échantillons sur 3 dimensions tout en mesurant les efforts d’interaction en temps-réel. Néanmoins, la difficulté de prise en main de ces dispositifs reste une étape importante à franchir, notamment lorsque cela concerne des objets en dehors du plan image.

Les performances actuelles du système montrent qu’il est possible de piéger et de déplacer simultanément plusieurs particules avec une résolution en effort proche de 10pN (Fig. A et B). Utilisant ces principes, des microrobots optiques ont été réalisés. Actionnés par les lasers, ces ‘optobots’ (Fig. C) d’une taille de quelques micromètres, seront utilisés pour effectuer des opérations sur des échantillons biologiques, comme la caractérisation mécanique, mesure des interactions, ou encore injection génétiques et analyses électriques. Cependant, atteindre de telles performances s’est fait au détriment de la simplicité d’utilisation. Ceci est dû notamment à la conception du chemin optique et aux lois de commandes complexes utilisées.

L’objectif de ce projet est tout d’abord de développer des applications en biologie expérimentale pour démontrer les avantages de ce système et l’imposer comme un nouvel instrument scientifique. Une collaboration est établie avec des équipes de l’Institut Pasteur et de l’Institut Curie pour exploiter ces possibilités dans la recherche autour des cancers et des études sur les mécanismes intracellulaires. Dans ce cadre, il est nécessaire d’optimiser interactivité pour que l’utilisateur soit en mesure de planifier des trajectoires complexes pour piéger et déplacer des objets, automatiser les opérations et relever des résultats. On s’intéressera aussi aux modalités d’interaction Humain/Machine: les interfaces haptiques dédiées, notamment parmi les réalisations précédentes du labo comme le ‘FishTank’ sont des candidats prometteurs pour développer une chaîne d’interaction transéchelle, multi-modale.

Thématique scientifique : La thématique scientifique principale est la microrobotique, avec un appui fort de la physique et l’optique. Les problématiques de positionnement d’objets et de commande en effort en 6D avec une résolution et une précision microscopiques (nanomètres et picoNewtons) sont au cœur du travail. D’un point de vue de l’interaction, les solutions existantes sont généralement difficiles à appréhender pour l’utilisateur et les approches IHM est un moyen original d’y parvenir. L’immersion de l’utilisateur est en effet un atout pour s’affranchir de lois de commandes et de systèmes de planification complexes. De même, l’utilisation de capteurs intégrés à haute performance est un atout concernant la précision finale atteinte par le système.

Résultats attendus, enjeux et perspectives : L’expérience de l’ISIR dans les systèmes de manipulation et en interaction humain-machine laisse envisager des perceptives et des retombées très prometteurs. Une telle réalisation n’a encore jamais été faite et nous sommes confiants qu’il s’agirait d’une contribution majeure pour l’usage des pinces optiques. À la fin du projet, des applications en biologie telle que la manipulation de des organes intracellulaires. Celles-ci seront rendues possibles avec la collaboration des équipes de recherches en biologie expérimentale.

Cette thèse s’inscrit dans une démarche de maturation industrielle pour aboutir à un instrument novateur dans le domaine des sciences de la vie, soutenue par la SATT et la région Ile-de-France. Les perspectives concernent une exploitation des savoirs générés pour accélérer les recherches en biologie. Unecréation de start-up est envisagée en parallèle pour valoriser les résultats.

  • Date limite de transmission du dossier : 31 mai 2021
  • Directeur de thèse : Sinan Haliyo
  • Codirection éventuelle : Stéphane Régnier
  • Collaborations dans le cadre de la thèse : Institut Pasteur, Institut Curie
  • Laboratoire d’accueil : Isir (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), 4 Place Jussieu 75005, Paris, Équipe Interactions Multi-Échelles
  • Contact : Sinan Haliyo ; sinan.haliyo@isir.upmc.fr ; Envoyer votre candidature par mail, avec [Thèse : Microrobots optiques pour la manipulation interactive des échantillons biologiques] en objet, un CV et une lettre de motivation.

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Lien vers l’Ecole Doctorale SMAER

Offres de post-doctorat

Offres d’emploi

Le cadre du projet :

Le projet vise à moyen terme à équiper une canne robotique développée dans le cadre du projet ANR i-Gait de la solution bus de terrain Ethercat.

Mission :

Comme préalable à cette implémentation, la personne recrutée aura pour mission de développer une suite logicielle permettant de faire communiquer un ordinateur standard muni d’un système d’exploitation Linux avec un réseau de modules Ethercat : modules d’entrées/sorties analogiques, numériques, carte d’axe.

Profil recherché :

Un·e jeune diplômé·e d’une école d’ingénieur·e ou d’un Master 2.

Compétences requises :

  • Des compétences en programmation C/C++
  • Une connaissance des systèmes robotiques

Une pratique antérieure de l’utilisation de la communication Ethercat est un plus qui sera apprécié.

  • Durée du contrat : 6 mois
  • Date d’embauche : Septembre 2021
  • Lieu de l’activité : Au sein du laboratoire ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), sur le Campus Pierre et Marie Curie de Sorbonne Université, à Paris.
  • Contact : Envoyer un CV incluant le nom de deux personnes référentes à Wael BACHTA à l’adresse : wael.bachta@sorbonne-universite.fr

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Le cadre du projet :

Dans le cadre du projet ANR i-Gait, deux parties ont été réalisées de manière indépendante :

  • Un retour tactile permettant de réduire activement le balancement postural d’une personne. Ce retour tactile a été réalisée avec une poignée en impression 3D incluant un actionneur vibrotactile et en utilisant des amplificateurs volumineux.
  • Une canne robotique pilotée par une carte Beaglebone et dont la poignée n’est pas munie du système de retour tactile.

La mission :
La mission confiée à la personne recrutée sera de :

  • Refaire une poignée de canne en impression 3D résistante aux efforts appliquées par l’utilisateur,
  • Inclure un actionneur vibrotactile du commerce à cette poignée,
  • Remplacer les amplificateurs volumineux par des amplificateurs de taille compatible avec la partie électronique de la canne,
  • Intégrer sur le contrôleur de la Beaglebone le code nécessaire à l’activation de l’actionneur vibrotactile.

Profil recherché :

Un·e jeune diplômé·e d’une école d’ingénieur·e ou titulaire d’un Master 2 de robotique.

Compétences requises :

  • Des compétences en programmation C/C++
  • Des compétences en conception mécanique et impression 3D
  • Un goût prononcé pour le travail expérimental.

 

  • Durée du contrat : 6 mois
  • Date d’embauche : dès que possible
  • Laboratoire d’accueil : Au sein du laboratoire ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), sur le Campus Pierre et Marie Curie de Sorbonne Université, à Paris.
  • Contact : Envoyer un CV incluant le nom de deux personnes référentes à Wael BACHTA à l’adresse : wael.bachta@sorbonne-universite.fr

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