Utilisation de l’optimisation basée sur un modèle et de l’apprentissage du mouvement
Objectifs de la chaire
Comment générer des mouvements complexes pour des robots arbitraires avec des bras et jambes interagissant physiquement dans un environnement dynamique ?
Cette chaire étudie le mouvement artificiel et biomécanique utilisant des méthodes numériques avancées et l’apprentissage par renforcement, tout en ciblant des mouvements efficaces sur de vrais robots.
Nous avons récemment démontré la première prise de contrôle prédictive du corps entier du robot humanoïde grandeur nature Talos à l’aide d’une mémoire de mouvement pré-enregistrée.
L’objectif de la chaire est d’étudier les fondements du mouvement polyarticulé en combinant des méthodes numériques avancées (contrôle optimal, optimisation contrainte du second ordre) et basé sur les données.
Programme : IA collaborative
Thèmes : Neuroscience et IA, Robotique et IA
Porteur :
Nicolas Mansard, DR CNRS, Laas
Co-chairs :
- Olivier Stasse (LAAS CNRS)
- Olivier Cots (Toulouse INP, IRIT)
Porteur : Nicolas Mansard (CNRS, LAAS)
Co-chairs :
- Olivier Stasse (LAAS-CNRS)
- Olivier Cots (Toulouse INP, IRIT)
Doctorants :
- Ewen Dantec (2020-2023)
- Amit Parag (2020-2023)
Post-docs :
- Thomas Flayols (2021-2023)
- EU H2020 Memmo
- Rob4FAM Airbus-LAAS joint lab
Événements organisés :
- RLVS ANITI virtual school on reinforcement learning
- ANITI-PRAIRIE-MIAI Robotics wokshop (2020)
- Carlos Mastalli et al. “Crocoddyl.” IEEE ICRA 2020
- Ewen Dantec et al. “WB-MPC with a memory of motion.” IEEE ICRA 2021
- Sebastien Kleff et al. “High frequency nonlinear MPC of a manipulator.” IEEE ICRA 2021
- Jason Chemin et al. “Learning to steer a locomotion planner.” IEEE ICRA 2021
- Mirabel, Joseph, et al. “Integrating Path Planning and Visual Servoing in Manipulation Tasks.” (2020).
En savoir +
Faire marcher un robot : un défi permanent
Pourrons-nous un jour nous exclamer « quelle démarche élégante ! » à la vue d’un robot humanoïde en mouvement ? Le roboticien Nicolas Mansard s’efforce de perfectionner les mouvements des robots grâce à l’intelligence artificielle… sans pour autant chercher à reproduire la marche humaine à l’identique.
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