Perception active intelligente multi-sources, et reconnaissance de gestes, pour la robotique industrielle

Post-doctorat

CAOR / Mines ParisTech

Durée prévue de 12 à 18 mois, avec démarrage durant le premier trimestre 2012.

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Le centre de Robotique (CAOR) de Mines ParisTech est porteur d'une Chaire « PSA Peugeot Citroën - Robotique et Réalité Virtuelle », soutenue par PEUGEOT S.A., et dont un des objectifs est d'étudier les technologies et algorithmes qui permettront l'utilisation, sur les chaînes de montage automobile du futur, de robots capables d’interagir et collaborer en toute sécurité avec des êtres humains. Ceci suppose que ces robots et leur environnement soient dotés de moyens et algorithmes de perception adéquats qui permettent de localiser précisément en 3D les opérateurs humains pour éviter toute collision, et aussi d'analyser les actions de ceux-ci afin de s'adapter au mieux à leurs rythmes et leurs tâches.

Le/la candidat(e) devra effectuer des recherches sur les 2 axes principaux suivants :

• perception active intelligente multi-sources ;
• reconnaissance de gestes.

L'objectif est d'abord de choisir les moyens et algorithmes de perception adaptés aux objectifs et aux contraintes de l'environnement (poussières, luminosité, champ électromagnétique, etc…). Par ailleurs, il faudra concevoir la meilleure stratégie de déploiement, et d'analyse conjointe, de ces sources, non seulement sur les divers robots présents sur une chaîne, mais aussi dans leur environnement. Le but est de garantir en toute circonstance une localisation 3D précise des opérateurs humains, ainsi que des autres robots et des divers éléments de l'environnement (convoyeur, etc…), et de permettre une estimation correcte de la posture 3D (position du corps et des membres) des humains. Outre les approches usuelles de fusion multi-sources, on étudiera la conception d'une véritable “collaboration” entre sources, au sens par exemple où la localisation imprécise mais robuste obtenue par l'une pourrait être utilisée pour guider et focaliser la perception par un autre senseur (notion de “perception active”). Outre des essais sur un prototype réel, on pourra exploiter la modélisation de Réalité Virtuelle (effectuée par ailleurs) pour déterminer et tester par simulation la configuration des senseurs, et la perception active intelligente multi-sources. Dans un deuxième temps, il faudra travailler sur les algorithmes permettant l'analyse des mouvements des opérateurs humains, par l'évolution temporelle de leur attitude 3D. Il s'agit d'être capable de reconnaître les actions effectuées par les opérateurs, et estimer leur vitesse d'exécution, pour s'y adapter. La reconnaissance pourra être facilitée par le fait que les diverses actions effectuées par les opérateurs sont très codifiées (“opérations” de gamme), mais le défi est de mettre au point une technique suffisamment robuste par rapport aux variations, notamment de vitesse d'exécution.

Titulaire d'une thèse de qualité dans le domaine de la vision et de l’apprentissage statistique pour la reconnaissance de forme, avec :

• Très bonnes connaissances et expérience des techniques de reconnaissance de formes, et des algorithmes et méthodes d’apprentissage statistique ;
• Expérience en perception, analyse de scène, idéalement 3D (ou sinon images ou vidéos) ;
• Bonnes compétences en développement informatique (C/C++/Java) ;
• Maitrise du français et de l'anglais ;
• La maîtrise de l'allemand pourrait être un “plus” (interaction probable avec un Fraunhofer).

Centre de Robotique (CAOR), Mines ParisTech, 60 boulevard Saint Michel, 75006 Paris

Durée prévue de 12 à 18 mois, avec démarrage durant le premier trimestre 2012.

Fabien Moutarde, 01.40.51.92.92, Fabien.Moutarde@mines-paristech.fr

Pour candidater, envoyer, à l’adresse ci-dessus, un CV détaillé, avec lettre de motivation, principales publications (ou lien permettant de les consulter) et ainsi que les noms et coordonnées d'au moins deux personnes susceptibles de recommander le/la candidat(e).