[LA Revue des Mines #514] LE CENTRE DE ROBOTIQUE DE MINES PARISTECH

Auteur : Fabien MOUTARDE

Un centre de recherche sur les IAs “temps réel” pour les véhicules et robots, et sur les interactions humains-machines.

Au sein du Département Mathématiques et Systèmes de MINES ParisTech, le Centre de Robotique (CAOR), rassemble actuellement 13 enseignants-chercheurs, 7 ingénieurs/ techniciens/administratifs, et 16 doctorants. Depuis sa fondation par Claude Laurgeau en 1989, le Centre a focalisé ses recherches sur l’augmentation de l’intelligence des systèmes automatisables et l’interaction entre l’Humain et la Machine. Ses travaux se sont dans une première période centrés d’un côté sur les aides à la conduite & véhicules intelligents et la robotique mobile, et par ailleurs l’immersion en Réalité Virtuelle. Le laboratoire a ensuite étendu son domaine aux robots collaboratifs industriels et plus généralement à la Collaboration Humains-Robots et l’Intelligence Artificielle (IA) centrée sur l’Humain.

Une scène de conduite dans un environnement urbain, travaux de Joseph Gesnouin (DOCT. P22)

La Recherche du Centre consiste ainsi à concevoir et expérimenter des algorithmes dans un ensemble cohérent et complémentaire de disciplines et techniques : perception multicapteurs, analyse temps-réel d’images, reconnaissance de formes & gestes et apprentissage statistique (machine-learning), planification de trajectoires et automatique, logistique urbaine, Réalité Virtuelle & Augmentée.
Nos recherches incluent aussi une composante expérimentale, avec plusieurs plateformes (robots, salle immersive, véhicules…) permettant de valider nos algorithmes avant de les transférer à nos partenaires industriels. À noter enfin que le Centre de Robotique porte aussi 2 Mastères Spécialisés (formation post-Master d’une durée de 1 an) liés à certains de ses domaines de compétence : MISL (www.misl.minesparis.psl.eu) sur la logistique, et AI-move (www.aimove.eu) sur l’IA centrée sur l’Humain et le mouvement. En résumé, le domaine du Centre de Robotique est l’IA temps-réel (en particulier sa composante apprentissage statistique), et l’interaction Humains-Machine appliquée principalement d’une part aux véhicules automatisés et Systèmes de Transports Intelligents, et d’autre part aux robots mobiles, et robots collaboratifs.

QUELQUES EXEMPLES DE PROJETS RÉCENTS OU EN COURS DU CENTRE DE ROBOTIQUE

• La Chaire internationale de mécénat DriveForAll (https:// driveforall.com), financée de 2014 à 2019 par Valeo, Safran et PSA, et coordonnée par le Pr Arnaud de La Fortelle (directeur du Centre de Robotique jusqu’à l’été 2021), a permis de financer et coordonner des Recherches sur la conduite autonome à MINES Paris- Tech ainsi qu’à l’Université de Berkeley, à l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) et à l’Université de Shanghai JiaoTong (SJTU).

• La Chaire Logistique Urbaine (https://chairelogistiqueurbaine. fr), créée et coordonnée par le Centre de Robotique, financée par un groupe de mécènes partenaires
(parmi lesquels l’ADEME, le Groupe Pomona, le Groupe La Poste, la Mairie de Paris et Renault), permet au laboratoire de mener des recherches sur l’application des IAs aux problématiques de logistique urbaine.

• Dans le projet collaboratif REPLICA (https://replica-project. com), démarré fin 2018 avec ANSYS, Renault, et PSA comme principaux partenaires industriels, le Centre de Robotique valorise son excellence sur l’analyse sémantique de nuages de points 3D par apprentissage profond, afin de permettre de simuler un environnement réel capturé par LIDAR.

• Dans le projet européen H2020 COLLABORATE (www.collaborate-project.eu) démarré en 2018, et qui porte sur la collaboration Humains-Robots dans l’Industrie, le Centre de Robotique approfondit son expertise sur la reconnaissance de gestes et actions, ainsi que l’analyse de postures, afin d’améliorer l’intelligence des robots collaboratifs et AGV, ainsi que leur capacité d’adaptation à l’Humain, et optimiser l’ergonomie des tâches effectuées par les opérateurs humains.

En plus des projets collaboratifs français et européens, et Chaires de mécénat, beaucoup de recherches du Centre de Robotique sont effectuées en contrat direct avec des entreprises, en particulier dans le cadre de thèses. Il en est ainsi par exemple pour des travaux en cours sur la Réalité Augmentée pour la maintenance industrielle, menés dans le cadre d’une thèse démarrée en 2020 et financée par la PME Spectral-TMS. De même par exemple pour nos recherches sur l’apprentissage par renforcement profond de la conduite automatisée en environnement urbain, qui sont actuellement effectuées dans le cadre d’une 2e thèse CIFRE avec Valeo sur ce sujet, déjà démarré en 2018 par une 1re CIFRE soutenue en 2021 avec des résultats prometteurs.

Par FABIEN MOUTARDE, professeur à MINES ParisTech, directeur du Centre de Robotique – fabien.moutarde@mines-paristech.fr 

TÉMOIGNAGE D’UN DOCTORANT DU CENTRE DE ROBOTIQUE :

LA PRÉDICTION DES INTENTIONS DES PIÉTONS D’APRÈS LEURS GESTES ET POSTURE DES ÉNERGIES RENOUVELABLES, DES IMPACTS ENVIRONNEMENTAUX ET DE L’OBSERVATION DE LA TERRE

Avec JOSEPH GESNOUIN (DOCT. P22)

Quel a été le sujet de ta thèse ?

Ma thèse porte sur la détection et la compréhension de comportements d’êtres humains du point de vue du véhicule autonome. Je m’intéresse principalement aux intentions des usagers vulnérables de la route (piétons, cyclistes…) lors de scénarii de conduite en environnements urbains.
L’objectif à l’issue de mes travaux est d’avoir une caractérisation des trajectoires à venir des usagers vulnérables afin d’aider à la prise de décision côté véhicule. Les solutions actuelles sont loin d’être satisfaisantes en termes d’efficience et de qualité de service puisqu’elles consistent à s’arrêter dès qu’un scénario de conduite devient critique ou qu’un piéton est trop proche du véhicule. La compréhension des intentions des usagers vulnérables permettrait alors de prédire leurs prochaines actions et ainsi assurer la fluidité du trafic tout en améliorant la sécurité des usagers de la route.

Quels résultats as-tu pu obtenir ?

Dans un premier temps, j’ai développé une solution exploitant l’information caméra et reposant sur plusieurs briques d’apprentissage profond pour concevoir un système capable de comprendre l’intention des piétons de traverser la route en fonction de leur gestuelle seule.
J’ai alors pu montrer qu’il était possible de faire le lien entre la posture, l’attitude de marche et les comportements futurs des protagonistes d’une scène sans utiliser l’information contextuelle de celle-ci (passage piéton, feu de circulation…). Cela m’a permis de diviser par un facteur 20 la vitesse d’inférence des approches existantes pour la prédiction d’intention des piétons tout en conservant la même robustesse de prédiction.
Dans un second temps, j’ai effectué des analyses par apprentissage des trajectoires des personnes via des grilles d’occupation de scènes. Cela m’a permis de prédire les déplacements et les changements de direction des piétons en fonction des autres usagers situés dans leur voisinage : prévention des collisions avec d’autres usagers venant de la direction opposée, déplacements de groupe, phénomènes de leader-suiveur pour traverser…

Qui sont les acteurs directement concernés par ces résultats ?

Les solutions développées peuvent être directement utilisées par les divers acteurs de la mobilité : constructeurs et équipementiers automobiles, afin d’améliorer les systèmes d’aide à la conduite. Elles peuvent également être étendues à d’autre cas d’usages de prédiction du comportement ou d’actions : analyse de comportements à risque pour la sécurité de sites, analyse d’actions sportives pour l’amélioration des performances, étiquetage automatique de contenu vidéo sur le web… 

Cette nouvelle rubrique nous donne des nouvelles des activités de recherche de nos écoles. Dans chaque numéro, vous ferez connaissance avec un centre de recherche et un travail de thèse récent ou en cours. Doctorants, jeunes docteurs ou responsable de centre : contactez-nous !