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Faciliter le pilotage d’essaims de robots - Par : David St-Onge,

Faciliter le pilotage d’essaims de robots


David St-Onge
David St-Onge est professeur agrégé en génie mécanique à l’École de technologie supérieure. Ces recherches portent sur l’ergonomie cognitive du contrôle de groupes de robots et la conception de mécanismes déployables.
Programme : Génie mécanique 

essaims de drones

Achetée sur Istock.com. Droits d’auteur.

Les essaims de robots sont des systèmes décentralisés servant dans le cadre d’applications sociales et industrielles. Ils sont définis par l’absence de nœud de contrôle central. Si un membre du groupe devient hors service, le groupe doit être en mesure de se réorganiser pour poursuivre la mission. Ce type de contrôle a le potentiel d’être beaucoup plus robuste et flexible face aux imprévus en cours de mission et aux environnements dynamiques. Au cours des dernières années, des chercheurs du laboratoire MIST (Polytechnique Montréal) ont étudié divers aspects liés aux systèmes décentralisés, tels que la résilience, la localisation, le déploiement et le génie logiciel de systèmes distribués : la dernière variable à intégrer est l’opérateur.

cartographier en utilisant des capteurs fusionnés

Étudiant au doctorat du laboratoire INIT Robots, Rafael Gomes Braga explore les techniques de cartographie par fusion de capteurs.

En effet, la robustesse et la flexibilité des essaims impliquent un paradigme de programmation beaucoup plus complexe à déployer et moins intuitif à piloter. Leur application est pour le moment limitée par la complexité de la commande de plusieurs robots. Les recherches du Laboratoire d’interaction naturelle et intuitive pour la téléopération de robots (INIT Robots) de l’ÉTS ont comme objectif de simplifier le pilotage d’essaims en le rendant plus intuitif et adaptatif, selon la capacité et les limites de l’opérateur.

Visualiser la dynamique de l’essaim

Collaboration entre robots

La collaboration entre robots peut prendre différentes formes. Ici, le travail de l’étudiant au doctorat Hamed Montazer, qui consiste à manipuler de petits robots de table de fabrication maison grâce aux bras robotiques Gen3 Lite de Kinova.

Les systèmes robotiques interactifs utilisent des expressions non verbales (tableau de bord, indicateurs sonores ou lumineux, etc.) pour fournir des informations sur leur état interne et permettre une interaction personne-robot fluide. Afin de rendre cette interaction intuitive, ils peuvent utiliser des gestes déictiques pour indiquer une direction, des indices visuels pour créer un espace d’attention partagé et coordonner des tâches collaboratives, et des gestes emblématiques pour communiquer leurs intentions et leur état affectifs. 

Les essaims de robots présentent toutefois une difficulté supplémentaire : ils forment une entité abstraite qui peut se reconfigurer à volonté. Pour faciliter leur pilotage, il faut pouvoir prendre en compte les multiples comportements individuels, comme la tendance des individus à rester grouper ou à harmoniser leur vitesse, et arriver à décoder l’expressivité de l’essaim, laquelle est liée à la variation de paramètres de synchronisation spatiale et temporelle.

Adapter l’interaction selon la charge cognitive

Lors de la commande d’un système robotique par un utilisateur non entraîné, les modalités de contrôle doivent être conçues de manière à optimiser la mémoire de travail et l’intégration de nouvelles informations, des considérations auxquelles ont réfère souvent comme étant la charge cognitive. Celle-ci a une forte influence sur les performances d’un opérateur, qui doit adapter constamment son effort mental pour améliorer sa performance. La charge cognitive est un facteur clé pour l’acceptation de nouvelles technologies, car elle est directement associée à la facilité d’utilisation perçue.

Cette charge est souvent mesurée par des questionnaires, méthode qui s’avère subjective, voire biaisée, et qui ne peut colliger l’information et l’analyser en temps réel. L’équipe du Laboratoire INIT Robot veut utiliser des paramètres objectifs pour mesurer la charge cognitive, tels que le rythme cardiaque, l’oculométrie (mesure de la pupille) et les mouvements du corps. L’objectif ultime est de créer des interfaces capables de prédire l’état cognitif du pilote et de reconfigurer le système pour maintenir sa cognition à un niveau optimal. Par exemple, des avertissements et des alertes pourraient être générés si l’état physiologique d’un pilote devient à risque.

Charge cognitive pour améliorer le processus de décision

La charge cognitive peut être visualisée comme un bassin d’attention disponible dont le contenu doit être canalisé vers la connaissance situationnelle (perception/compréhension/projection), la prise de décision et les actions envoyées au système robotique.

Des retombées importantes pour plusieurs applications

Plusieurs domaines non militaires stratégiques pour le Québec et le Canada bénéficieront de ces recherches. On peut penser à l’aérospatiale, les mines, l’adaptation aux changements climatiques et la recherche de sauvetage. La possibilité de commander des essaims robotiques sans entraînement préalable et de manière intuitive permettra de gagner un temps considérable lors de sinistres naturels comme les incendies, inondations et tremblements de terre.

micro-drones

La perception du mouvement dépend du type de locomotion. L’étudiant à la maitrise Hemil Patel travaille à concevoir des systèmes aériens plus légers que l’air inspirés de micro-drones.

David St-Onge

Profil de l'auteur(e)

David St-Onge est professeur agrégé en génie mécanique à l’École de technologie supérieure. Ces recherches portent sur l’ergonomie cognitive du contrôle de groupes de robots et la conception de mécanismes déployables.

Programme : Génie mécanique 

Laboratoires de recherche : INIT Robots - Laboratoire d'interaction naturelle et intuitive pour la téléopération de robots 

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