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Intelligence artificielle Projets réalisés par des étudiants au baccalauréat et à la maîtrise Laboratoire PLANIART Département dinformatique

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Présentation au sujet: "Intelligence artificielle Projets réalisés par des étudiants au baccalauréat et à la maîtrise Laboratoire PLANIART Département dinformatique"— Transcription de la présentation:

1 Intelligence artificielle Projets réalisés par des étudiants au baccalauréat et à la maîtrise Laboratoire PLANIART Département dinformatique Automne 2009

2 ROMAN Tutor Robot manipulation tutor – Simulateur pour enseigner aux astronautes les manipulations le bras-robot Canadien Pourquoi est-il intelligent? – Il sait comment séquencer les actions élémentaires pour accomplir une tâche – Il sait générer des démonstration comme accomplir une tâche. Algorithmes dIA – Planification de trajectoires – Planification de caméras virtuelles Étudiant : Philipe Bellefeuille (MSc - H09) Superviseur: Froduald Kabanza

3 Framework de jeu avec IA Moteur dun jeu avec IA Framework de jeu comme banc dessaie pour le cours dIA. Permet de tester plusieurs algorithmes dIA donnés comme projet dans un cours. Algorithme dIA distribué avec le jeu A* : recherche dun trajet optimal pour un personnage du jeu. Étudiants (IFT593 – H09) : O. Caebonneau, E. Duggas-Gallant, I. Girad, P-L. Poirier Superviseurs : Froduald Kabanza, Éric Beaudry

4 Framework de jeu avec IA Projet-BEFF-planificiation-chemin.movProjet-BEFF-planificiation-chemin.mov (avancez à 1m21s)

5 Planification de chemins

6 Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel LIA pour un déplacement sûr et efficace des robots – Le « cerveau » des robots nest pas comme celui des humains. – Ils ne peuvent pas se déplacer instinctivement. – Lévitement dobstacles, le trajet optimal … cest laborieux – Le robot doit planifier … Algorithme dIA – Algorithme de planification de mouvements. Étudiants (IFT593 – H09): S. Chamberland, D. Castonguay Superviseurs: Froduald Kabanza, Eric Beaudry Robot Azimut-3 conçu au laboratoire IntRoLab de lUniversité de Sherbrooke (F. Michaud).

7 Planification de mouvements Le crochet en vert représente la position initiale de lobjet. Le crochet en rouge est la position à atteindre. Lanimation montre le meilleur déplacement possible sans collisions.

8 Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel Trajectoire calculée par lalgorithme Rapidly-exploring Random Trees (RRTs) Étudiants (IFT593 – H09): S. Chamberland, D. Castonguay Superviseurs: Froduald Kabanza, Eric Beaudry

9 Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel

10

11 Planification de chemin coopérative La planification dun chemin optimal pour un seul agent est un problème très répandu en robotique et dans les jeux vidéos. Cependant, planifier des chemins pour plusieurs agents savère une tâche beaucoup plus complexe. Algorithmes dIA : A*, CA*, HCA*, WHCA*, FAR Étudiants (IFT593 – H09) : M. Brunelle, M. Michaud, D. Ruest Superviseurs : Froduald Kabanza, Éric Beaudry

12 IFT615 – Travail pratique Connect5 But du jeu Ressemble au tic-tac-to Aligner 5 jetons. Algorithme dIA : Alpha Beta Prunning Aussi utilisé dans les jeux déchecs Superviseur : Éric Beaudry

13 IFT615 – Travail pratique Connect5 (IA vs IA)


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