Université de Cergy-Pontoise, 7 juin 2006 Aibo Compagnon.

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1 Université de Cergy-Pontoise, 7 juin 2006 Aibo Compagnon

2 2/24 Aibo Compagnon Contexte Objectifs Pilotage du projet Architecture globale Architecture de contrôle Contournement d'obstacles Synthèse & reconnaissance vocale Reconnaissance de formes Client C# Proposition, Justification des choix

3 3/24 Projet / Client / Equipe Projet de fin d'études Réutilisation des enseignements Effectif 4 personnes Période de recherche : 1 mois Période de dev 1 mois Charge (dev) : 120 J/H M. Philippe GAUSSIER Enseignant Chercheur Spécialisé Sciences Cognitives

4 4/24 Objectifs validés Cadre : Robot considéré comme domestique & ludique Assurer la "survie" du robot dans son environnement Proposer des interactions simples chien/maître  Développement embarqué sur l'AIBO + Client déporté

5 5/24 Mathieu FFT, traitement son Lila Reconnaissance de formes Olivier Évitement d'obstacles Scripts URBIClient C# Nicolas URBI, Archi.de contrôle Intégration en continue Itérations multiples Orientation sur les compétences Organisation Documentations associées Site web bilingue

6 6/24 Validations Analyse & recherche 2 mai Développement et tests 10 mai Intégration 29 mai Pilotage du projet Mai 2006

7 7/24 Elevée Faible Probabilité Impact Risques Estimé Réel Délais Choix techniques Indisponibilité du robot Maladie / accident Environnement de test ≠ env. de production Manque de connaissance de la technologie

8 8/24 AIBOClient C# Architecture / Technologies URBI Terminal URBI Open-R Fonctions utilitaires Affichage caméra Synthèse vocale Reconnaissance vocale Evitement d'obstacles Déplacement C++ et URBIC++ et C# Reconnaissance de formes libURBI &.Net Framework

9 9/24 Programmer AIBO Open-R –Complexité de mise en œuvre R-Code –Langage de script limité Aibo Remote Framework –Trop haut niveau URBI –Bon compromis, langage prometteur

10 10/24 Prise en main rapide Interfaçable avec différents langages Accès bas niveau Mécanismes de contrôle temporel Parallélisme des tâches Implémentation sur le robot

11 11/24 Structure de contrôle Comportement 2 Comportement 3 Comportement 4 PerceptionPerception Comportement 1 Niveau réflexe Plus haut niveau, priorité faible Mécanisme de coordination basé sur la priorité Architecture type subsomption Actionneurs

12 12/24 Utilisation des événements URBI Code centralisé et chargé dès l'initialisation Désamorcer et "re-câbler" à chaud les comportements Structure de contrôle  Réelle modularité d'ordonnancement

13 13/24 Contournement d'obstacles Réalisation d'une marche elliptique Utilisation des capteurs de distance Comportement gérant diverses situations de blocage

14 14/24 Contournement d'obstacles Réalisation d'une marche elliptique AIBO vue de face Déplacement vers la droite Déplacement vers la gauche Déplacement tout droit Utilisation des capteurs de distance

15 15/24 Contournement d'obstacles Comportement gérant diverses situations de blocage : –Si plus de marge de manœuvre : Recule –Si obstacle à gauche, à droite et devant : Demi tour

16 16/24 Déporté sur le client API Microsoft –Fichiers de grammaire (XML) Suivi de son –Embarqué –Script URBI –3 comportements : tourner la tête, se déplacer, s'orienter Synthèse et reconnaissance vocale

17 17/24 ? ?? ? ?? Reconnaissance de formes (1/4) Besoin : –Identifier une forme sur une carte Contraintes : –Interactivité / Temps de réponse –Taux d'erreur minimal Démarche –Analyse –Choix techniques –Implémentation

18 18/24 Analyse Analyses statistiques (Freeman) R é seaux de neurones + - - Fiabilit é /Adaptation - « Intelligence » - R é solution rapide - ressources de calculs abordable (peu de formes) - des donn é es incompl è tes, bruit é es - Taux d ’ apprentissage difficile à d é finir - Calculs - Facilit é d ’ impl é mentation - Contrainte temps r é el - Temps de calculs - Peu souple Reconnaissance de formes (2/4)

19 19/24 Choix techniques (Freeman) Reconnaissance de formes (3/4) Filtre 0.255.0 Conversion HSV 0< Angle <1 Orientation : tangente au contour Cha î ne de Freeman : " 0 6 4 2" D é tection de contours D é tection de couleurs Appareillage

20 20/24 Reconnaissance de formes (4/4) Résultats –Module de reconnaissance de couleurs –Difficultés : trouver l'algorithme adéquat –Solutions : recherche & tests Reste à faire –Optimisation des temps de traitement –Reconnaissance de contours et de formes –Intégration et tests dans AIBO Enseignements –Application des traitements de l'image –Prise en compte des contraintes temporelles

21 21/24 Portage de libURBI-java vers C# Ouvre plusieurs sockets vers le serveur URBI Multithreads Intégration simplifiée de librairies tierces Client C#

22 22/24 Synthèse des choix et résultats Langages de programmation URBI C# Puissant et en évolution continue Souplesse de développement Architecture de contrôle SubsomptionComportements modulables, préemption Synthèse & reconnaissance vocale API Microsoft Speech Ajout efficace des fonctionnalités Reconnaissance de formes Freeman Identification de couleurs Améliorer les performances

23 23/24 Retour d'expérience Points forts –URBI –Expérimenter idées et technologies Evolutions –Compléter la documentation d'URBI –Temps recherche / Temps développement –Environnements de test et de prod. hétérogènes

24 24/24 Conclusion 1 ère approche de la robotique ludique Permet d'éprouver URBI Client réutilisable Collaboration (M1) et disponibilité des chercheurs Interactions possibles ont confirmé les choix effectués

25 Université de Cergy-Pontoise, 7 juin 2006 Aibo Compagnon