Département d’informatique Intelligence artificielle Projets réalisés par des étudiants au baccalauréat et à la maîtrise Laboratoire PLANIART Département d’informatique http://planiart.usherbrooke.ca/ Automne 2009

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 d’IA Planification de trajectoires Planification de caméras virtuelles Étudiant : Philipe Bellefeuille (MSc - H09) Superviseur: Froduald Kabanza

Framework de jeu avec IA Moteur d’un jeu avec IA Framework de jeu comme banc d’essaie pour le cours d’IA. Permet de tester plusieurs algorithmes d’IA donnés comme projet dans un cours. Algorithme d’IA distribué avec le jeu A* : recherche d’un 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

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

Planification de chemins

Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel L’IA pour un déplacement sûr et efficace des robots Le « cerveau » des robots n’est pas comme celui des humains. Ils ne peuvent pas se déplacer instinctivement. L’évitement d’obstacles, le trajet optimal … c’est laborieux Le robot doit planifier … Algorithme d’IA Algorithme de planification de mouvements. Robot Azimut-3 conçu au laboratoire IntRoLab de l’Université de Sherbrooke (F. Michaud). Étudiants (IFT593 – H09): S. Chamberland, D. Castonguay Superviseurs: Froduald Kabanza, Eric Beaudry

Planification de mouvements Le crochet en vert représente la position initiale de l’objet. Le crochet en rouge est la position à atteindre. L’animation montre le meilleur déplacement possible sans collisions.

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

Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel

Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel

Planification de chemin coopérative La planification d’un 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 s’avère une tâche beaucoup plus complexe. Algorithmes d’IA : A*, CA*, HCA*, WHCA*, FAR Étudiants (IFT593 – H09) : M. Brunelle, M. Michaud, D. Ruest Superviseurs : Froduald Kabanza, Éric Beaudry

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

IFT615 – Travail pratique Connect5 (IA vs IA)