Home » Évènement

Participation du LS2N à Futurobot (le train de la robotique) 2020

Dans le cadre de la compétition internationale en robotique « RoboCup 2020″  organisée à Bordeaux et de la conférence ICRA à Paris, le CNRS et la communauté de la recherche française en robotique proposent FutuRobot, une série de rendez-vous de diffusion de la culture scientifique partout en France, de mars à juin 2020.

Jeudi 9 avril 2020, le « train de la robotique » s’arrêtera à l’Ecole Centrale où plusieurs de nos collègues animeront des mini-conférences en direction du grand public :

  • Un sens bio-inspiré pour la robotique sous-marine : le sens électrique – Frédéric BOYER (équipe ReV)

Malgré les progrès de la robotique, il est encore impossible aujourd’hui à nos robots sous-marins de se déplacer dans des espaces confinés baignées par des eaux troubles, voir boueuses. Ceci est essentiellement dû au fait qu’il n’existe pas de capteurs capables de percevoir l’environnement dans ces conditions. Aussi, l’idée est venue de s’inspirer de certains poissons ayant développé au cours de l’évolution, un mode original de perception nommé « sens électrique ». Ces poissons sont en effet capables d’émettre un champ électrique dans leur environnement proche dont les perturbations par les obstacles sont ressenties par leur peau électro-sensible. Dans cet exposé, qui relève de la robotique bio-inspirée, nous verrons comment il est possible de reproduire le sens électrique et d’en équiper des robots sous-marins capables de naviguer dans les eaux troubles saturées d’obstacles.

  • Médiation robotique et handicap cognitif – Sophie SAKKA (équipe ReV)

Un robot est un médiateur intermédiaire entre un objet inerte et un être animé, simplifié, auquel notre imaginaire peut donner vie. Cette caractéristique paradoxale en fait un outil particulièrement efficace pour l’accompagnement thérapeutique de personnes en situation de handicap cognitif, les amenant dans un monde où elles peuvent être en même temps actrices et spectatrices de leurs actions. L’interaction avec les machines étant acceptée quand celle avec les humains est difficile ou en échec, il est alors possible d’amplifier considérablement les effets d’une thérapie. Reste à comprendre quels mécanismes psychiques le robot permet d’actionner chez les être humains, et comment définir son apparence, ses caractéristiques et son usage pour améliorer les effets. Des exemples d’expériences menées avec des adolescents présentant des troubles du spectre autistique ou des personnes souffrant de la maladie d’Alzheimer seront discutés pour illustrer les possibilités qu’offre cette nouvelle technologie dans le cadre de l’accompagnement thérapeutique.

  • Les drones – Isabelle FANTONI (équipe ARMEN)

Les technologies ayant considérablement évoluer, on assiste à l’explosion de nouveaux mini-robots aériens évoluant dans des contextes de plus en plus variés dans le monde civil pour principalement des applications de surveillance, mais la liste des applications s’élargit au fil des années. On ne verra plus un drone, mais des flottes, des drones équipés de bras manipulateur, changeant de configuration en vol, pourquoi pas des drones écologiques.
Il s’agira d’expliquer l’ascension fulgurante des drones, leurs applications, en quoi ils sont des robots au service d’opérateurs, l’humain étant toujours dans la boucle. Puis, l’exposé permettra d’expliquer son fonctionnement en vol en termes de commande et de capteurs. Il répondra à la question: comment et pourquoi vole un drone ? Une relation avec la bio-inspiration (vol d’oiseaux, insectes) pourra aussi être mise en évidence.

  • La marche bipède et intelligence incarnée – Christine CHEVALLEREAU (équipe ReV)

Pourquoi ?
– Déplacement de robot humanoïde dans des environnements adaptés à l’homme : maison, entreprise, robotique de service, d’assistance, collaboration avec l’humain
– Application médicale : orthèse, prothèse
– Exosquelette pour limiter les TMS ou augmenter les possibilités humaines
Pourquoi c’est difficile ?
– Quelques réussites mais beaucoup d’échecs alors que c’est perçu par l’humain comme facile (il a appris en 1 an …)
– Prise en compte des mouvements du corps et leur interaction avec l’environnement
– Unilatéralité du contact avec le sol, on se tord facilement la cheville.
– Difficulté liée à la taille du pied mais on peut marcher avec un contact ponctuel (échasse), suite de déséquilibres
Beaucoup de travaux et d’approches, d’objectif différents, ici : marche confortable sur terrain parfait qui ne demande pas d’attention, approche « mécanicienne ».
Inspiration : bonne adéquation du corps à la tâche : intelligence incarnée
– Ici : la marche passive
– Importance de la gravité, moteur de la marche
– Faible pente, consommation d’énergie faible (exemple 2D, 3D), parfaite adaptation de la structure mécanique à la tâche
– Extension à la marche sur sol plan (robots : ranger, denise …)
– Limitation :  mécanique (tronc), faible robustesse
Adaptation :
– les actionneurs servent à la coordination des articulations, le « moteur » de la marche reste la gravité.
– Commande de Rabbit via les contraintes virtuelles, séquence de photos (coordination articulaire), évolution temporelle libre (liée à la gravité, effet de l’inclinaison du tronc), importance de l’évolution verticale du CoM pour la stabilité
– Extension à la marche 3D

Le projet Avineck sur France 5

Le 6 février 2020, « La quotidienne » de France 5 a consacré son émission au Biomimétisme ou « comment la nature inspire les objets du quotidien ? ».

Anick Abourachid, professeure de morphologie fonctionnelle au MNHN, a présenté sa collaboration avec l’équipe ReV du LS2N dans le cadre du projet ANR AVINECK.

Les cous des oiseaux, dont le nombre de cervicales est compris entre 10 et 26, inspirent les roboticiens par leur grande souplesse, leur légèreté et leur flexibilité. L’étude du comportement des vautours en particulier a permis la réalisation de prototypes par le LS2N. Les propriétés recherchées sont la précision, la légèreté et la faible consommation énergétique, avec une application au bras robotique articulé chirurgical.

Création du GDR 2088 « Biomimétisme et Bioinspiration » BIOMIM

Le CNRS (section 11 du Comité national) a approuvé la demande de création du GDR2088 « Biomimétisme et Bioinspiration » BIOMIM à compter du 1er janvier 2020 pour une période de 5 ans.

  • Directeur : Frédéric Guittard, Université Nice Côte d’Azur
  • Directeur adjoint : Damien Chablat (équipe ReV)

Les domaines scientifiques de ce GDR vont de la chimie à la physique en passant par la physicochimie, la biologie ou la robotique mais dont l’ensemble des acteurs se rejoignent pour parler d’un même défi. L’originalité de la démarche est donc l’imbrication de l’ensemble de ces domaines pour servir des axes ou défis scientifiques. Ce GDR se veut avant tout interdisciplinaire. Les défis scientifiques et défis sociétaux ont été établis à la suite de la concertation avec l’ensemble des chercheurs et laboratoires de recherche concernés.

Les défis scientifiques :

  • Sentir, ressentir, percevoir (capteur, biocapteur, reconnaissance, intégration du signal dans matière, …)
  • Processus de transformation biomimétique, biosynthèse, processus naturel, …
  • Déplacement, mouvement (robot, insecte artificiel, biorobotique, biomécanique, furtivité, …)
  • Structure (nano, micro, macro, autoassemblage 2D-3D, architecture moléculaire, système poreux, hybride poreux, membrane, bio-squelette, surface LbL, miniaturisation, métamatériaux, méta-surface, protection, blindage, allègement des structures…)
  • Catalyseur, processus catalytique (enzyme protéine, …), énergie et stockage (photosynthèse, biopile…)
  • Matériaux bioinspirés (Biopolymères, polymères biosourcés, polymères ioniques, chimie marine, biocolle, emprunte moléculaire, …)
  • Biomatériaux (biofilm, antibactérien, biocontaminant, ingénierie des tissus, capteurs bioinspirés, bio-impression 3D, …)

Les défis sociétaux :

  • Mobilité (déplacement, transport, mouvement, …)
  • Habitat (matériaux, fluide, écoulement fluide, contrôle, régulation, structure)
  • Santé (Antibactérien, biofilm, …)
  • Energie (production, procédé, stockage, …)
  • Ville intelligente (capteur, autorégulation, intégration signal, traitement donnée, …)
  • Communication et traitement du signal
  • Environnement (bioressource, biopolymère, dégradation, pollution, écosystème …)

Retour sur le salon « Bio’mim Expo » à la Villette

Matthieu Furet, doctorant en 3ème année sous la direction de Philippe Wenger dans l’équipe ReV, a participé fin octobre avec Anick Abourachid du MNHN au salon « Bio’mim Expo » à la Villette à Paris, pour faire de la diffusion autour du projet ANR « Avineck ».

Ce salon, qui s’adresse surtout aux entreprises qui s’inspirent de la nature pour innover (biomimétisme) connaît une forte fréquentation, avec près de 4000 visiteurs.

Matthieu et Anick Abourachid ont pour leur part participé au « Bio’mim Lab show » : en 30 minutes, sur une scène au milieu du salon, ils ont présenté et échangé sur leurs thématiques de recherche devant une vingtaine d’auditeurs.
Anick a d’abord essayé de déconstruire les idées reçues sur les cous des oiseaux en expliquant que tous les oiseaux ont un long cou caché sous les plumes. Puis elle a montré les propriétés intéressantes des oiseaux (performances cinématiques, dynamiques). Matthieu a enchaîné en expliquant que ces performances intéressent les roboticiens, d’où l’idée de cette collaboration. Il a parlé de ses travaux pour la conception de robots innovants s’inspirant de la nature, et a fait une démonstration avec le prototype. Son sujet de thèse s’inscrit dans cette problématique : Modéliser et concevoir des systèmes robotiques innovant s’inspirant des cous d’oiseaux et utilisant le principe de tenségrité.

Soutenance de thèse de Konstantin AKHMADEEV (équipes ReV et SIMS)

Konstantin Akhmadeev, doctorant au sein des équipes ReV et SIMS, soutiendra sa thèse intitulée « Modèles probabilistes fondés sur la décomposition d’EMG pour la commande de prothèses »

mercredi 20 novembre 2019 à 14h, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale Nantes.

Jury :

  • Directeur thèse : AOUSTIN Yannick
  • Co-encadrant : LE CARPENTIER Eric
  • Rapporteurs :  SERVIERE Christine (CR CNRS, GIPSA), MARIN Frédéric (BMBI, U Compiègne)
  • Examinateurs : FARINA Dario (Imperial College London), PEREON Yann (Institut du Thorax), NORDEZ Antoine (EA 4334, U Nantes)

Résumé :
Le pilotage moderne de prothèse robotisée de bras peut être sensiblement amélioré par l’utilisation de la décomposition d’EMG. Cette technique permet d’extraire l’activité des motoneurones de la moelle épinière, une représentation directe de la commande neuronale. Cette activité, qui est insensible aux facteurs non-liés au mouvement, tels que le type ou la position d’électrode EMG, est essentielle pour le pilotage des prothèses.
Cependant les méthodes de décomposition existantes ne fournissent que l’activité d’un nombre limité de motoneurones. Cette information peut être considérée insuffisante pour en inférer l’intention de l’utilisateur. Dans ce travail, nous présentons une approche probabiliste qui utilise les modèles existants de la relation entre les activités des motoneurones et le mouvement. Nous comparons cette approche à une approche plus conventionnelle et montrons qu’elle fournit de meilleurs résultats même quand elle est alimentée avec un nombre très bas de motoneurones décomposés.
Pour évaluer sa performance dans un environnement contrôlé, nous avons développé un modèle physiologique de simulation d’EMG et de contraction de muscle. De plus, une analyse sur les signaux expérimentaux a été réalisée.

*********

Abstract:
Modern prosthetic control can be significantly enhanced due to the use of EMG decomposition. This technique permits to extract the activity of motor neurons that control the movement, thus giving a direct representation of neural command. This activity, being unaltered by factors non-related to motion, such as type and position of EMG electrode, is of great interest in prosthetic control.
Existing real-time decomposition methods, however, provide activities of a very limited number of motor neurons (up to ten). This can be considered insufficient for intent inference. In this work, we present a probabilistic approach to intent inference that uses existing models of relations between the behavior of motor neurons and the movement. We compare our approach with a conventional one presented in the literature and show that it produces significantly better results when provided with a small number of decomposed motor neurons.
To assess its performance in a fully controlled environment, we have developed a physiology-based simulation model of EMG and muscle contraction. Moreover, the analysis was also performed using experimental recordings of muscle contractions.

Conférence internationale « Intelligent Technologies in Robotics » (ITR) à Moscou

Vigen Arakelyan (équipe RoMaS) et Damien Chablat (équipe ReV) organisent avec le MEPHI (Moscow Engineering Physics Institute) une conférence internationale à Moscou : « Intelligent Technologies in Robotics » du 21 au 23 octobre 2019.
Un appel à communications est lancé jusqu’au 10 juillet 2019 : https://aitr.ru.com/wp-content/uploads/2019/05/ITR_2019.pdf
Plus d’information on peut trouver sur le site web: https://aitr.ru.com

Exposition « La Mer XXL »

Du 29 juin au 10 juillet 2019, le parc des expositions de la Beaujoire accueille l’exposition « La Mer XXL », une plongée exceptionnelle dans un univers unique. Venez découvrir les dernières innovations scientifiques développées dans ses laboratoires et à venir à la rencontre de ses chercheurs !

Au programme : des colloques internationaux et de multiples rencontres entre professionnels coordonnées par l’université, 30 conférences ouvertes au grand public , mais aussi des expériences hors normes pour découvrir la mer, ses ressources, ses richesses et sa beauté.

– L’équipe RoMaS du LS2N sera présente à travers 2 stands et 1 conférence :

  • Stand de démonstration du « cobot » mobile pour l’assistance au polissage / ponçage de coques de catamarans, développé dans le cadre d’un projet collaboratif avec le groupe Bénéteau (Carré des Sciences). Voir la vidéo (2 mins 20s)
  • Stand de présentation d’un récif sous-marin réalisé avec la technique de Batiprint3d, technologie développée dans le cadre d’un partenariat avec l’entreprise montpelliéraine Seaboost. La mousse imprimée en 3D sert de moule pour le béton, qui permet de reconstituer le récif et ainsi faciliter le recolonisation des fonds sous-marins par les poissons.
  • Animation d’une table ronde sur « la robotique, le numérique, la réalité virtuelle au service de l’industrie du nautisme » par Benoît Furet vendredi 5 juillet à 18h (Grand Palais / salle Erdre)

-Frédéric Boyer (équipe ReV) animera une conférence dimanche 7 juillet à 14h : « Et si on s’inspirait des animaux pour faire des robots ? »

-Samuel Chaffron(équipe COMBI) interviendra dimanche 7 juillet à 17h pour évoquer le programme Tara Océans. Il est prévu que Damien Eveillard anime également une conférence, mais le calendrier n’est pas encore fixé.

Programme complet (pdf).

Programme UN.

15€ le billet jour.

Soutenance de thèse de Tianyi YU (équipes ReV et SIMS)

Tianyi Yu, doctorant au sein des équipes ReV et SIMS, soutiendra sa thèse intitulée « Décomposition en temps réel de signaux iEMG : filtrage bayésien implémenté sur GPU » / « On-line decomposition of iEMG signals using GPU-implemented Bayesian filtering »
lundi 28 janvier 2019 à 10h30, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale.

La soutenance aura lieu en anglais.

Jury : Yannick Aoustin (Directeur thèse), Eric Le Carpentier (co-encadrant), Philippe Ravier (Université d’Orléans, rapporteur), Fabien Campillo (Inria Montpellier, rapporteur), Zohra Cherfi-Boulanger (UTC), Dario Farina (Imperial College London)

Résumé :
Un algorithme de décomposition des unités motrices, qui constituent un signal électro-myographiques intramusculaires (iEMG) a été proposé au laboratoire LS2N. Il s’agit d’un filtrage bayésien qui estime l’état d’un modèle de Markov caché. Cet algorithme demande beaucoup de temps d’exécution, même pour un signal ne contenant que 4 unités motrices.
Dans notre travail, nous avons d’abord validé cet algorithme dans une structure série. Nous avons proposé quelques modifications pour le modèle de recrutement des unités motrices et implémenté deux techniques de pré-traitement pour améliorer la performance de l’algorithme. Le banc de filtres de Kalman a été remplacé par un banc de filtre LMS. Le filtre global consiste en l’examen de divers scénarios arborescents d’activation des unités motrices : deux techniques heuristiques ont été introduites pour élaguer les différents scénarios. On a réalisé l’implémentation GPU de cet algorithme à structure parallèle intrinsèque.
On a réussi la décomposition de 10 signaux expérimentaux enregistrés sur deux muscules, respectivement avec électrode aiguille et électrode filaire. Le nombre d’unités motrices est de 2 à 8. Le pourcentage de superposition des potentiels d’unité motrice, qui représente la complexité de signal, varie de 6.56 % à 28.84 %. La précision de décomposition de tous les signaux est supérieure à 90 %, sauf pour deux signaux qui sont à 30 % MVC et dont la précision de décomposition est supérieure à 85%. Nous sommes les premiers à réaliser la décomposition en temps réel pour un signal constitué de 10 unités motrices.

*******

Abstract:
A sequential decomposition algorithm based on a Hidden Markov Model of the EMG, that used Bayesian filtering to estimate the unknown parameters of discharge series of motor units was previously proposed in the laboratory LS2N. This algorithm has successfully decomposed the experimental iEMG signal with four motor units. However, the proposed algorithm demands a high time consuming.
In this work, we firstly validated the proposed algorithm in a serial structure. We proposed some modifications for the activation process of the recruitment model in Hidden Markov Model and implemented two signal pre-processing techniques to improve the performance of the algorithm. Then, we realized a GPU-oriented implementation of this algorithm, as well as the modifications applied to the original model in order to achieve a real-time performance. Specifically, we proposed a replacement of the originally proposed Kalman filter by a least-mean-square filter with a significant reduction of computational load. Moreover, we introduced two heuristic-based techniques of branch discarding in order to simplify the problem of optimal spike sequence search. Then, an optimal parallelization of the algorithm is presented, along with details of its implementation on GPU.
We have achieved the decomposition of 10 experimental iEMG signals acquired from two different muscles, respectively by fine wire electrodes and needle electrodes. The number of motor units ranges from 2 to 8. The percentage of superposition, representing the complexity of iEMG signal, ranges from 6.56 % to 28.84 %. The accuracies of almost all experimental iEMG signals are more than 90 %, except two signals at 30 % MVC (more than 85 %). Moreover, we realized the real-time decomposition for all these experimental signals by the parallel implementation. We are the first one that realizes the real time full decomposition of single channel iEMG signal with number of MUs up to 10, where full decomposition means resolving the superposition problem. For the signals with more than 10 MUs, we can also decompose them quickly, but not reaching the real time level.

Félicitations à Yann Briheche, ancien doctorant de l’équipe ReV, pour son Thales PhD Prize 2018 !

Yann Briheche, ancien doctorant de Damien Chablat et Fouad Bennis (diplômé en novembre 2017), est l’un des 3 lauréats du Thales PhD Prize 2018. Il a reçu son trophée des mains de Marko Erman, Directeur technique de Thales, le 29 novembre 2018, lors d’une cérémonie en présence du Comité technique du Groupe.

Le PhD Prize se déroule en deux temps : les directions techniques des GBUs et des pays sélectionnent 14 candidats parmi les quelque 60 doctorants qui ont réalisé leur thèse dans un laboratoire du Groupe et l’ont soutenue l’année précédente. Chaque nominé soumet un dossier au Comité de sélection qui distingue trois lauréats. Ce prix traduit la volonté de Thales de valoriser la formation par la recherche tout en renforçant les partenariats du Groupe avec le monde de la recherche académique.

Yann Briheche a reçu le PhD Prize pour sa thèse sur l' »Optimisation du maillage de la veille sur radar à balayage électronique à panneau fixe », réalisée sur un financement de la DGA, dirigée par Fouad Bennis et Damien Chablat de l’Ecole Centrale Nantes et encadrée par Frédéric Barbaresco au sein de Thales Land & Air Systems. Les radars modernes ont des antennes tout numérique leur donnant une plus grande agilité pour accomplir de multiples missions. Ces nouveaux degrés de liberté nécessitent de nouveaux outils pour utiliser plus efficacement les capacités de l’antenne.

Yann a étudié et développé des algorithmes pour l’optimisation du maillage de l’espace par les faisceaux de veille, basés sur l’optimisation combinatoire. Les résultats de la thèse sont actuellement industrialisés sous forme de nouveaux outils d’aide à l’ingénierie des radars multifonction de la BL « Surface Radar ». Ces outils pourront aussi aider au prototypage et au design de nouveaux projets Radar. Ils visent à terme le développement de radars agiles et intelligents, capables de s’adapter dynamiquement aux besoins de la situation opérationnelle.

Yann a rejoint le Laboratoire Décision et Optimisation dirigé par Florence Aligne au sein de Thales Research & Technology.

Soutenance de thèse de Johan MAUNY (équipe ReV)

Johan Mauny, doctorant au sein de l’équipe ReV, soutiendra sa thèse intitulée « Modélisation dynamique des systèmes non-holonomes intermittents – Application à la bicyclette »

vendredi 14 décembre 2018 à 10h, dans l’amphi Besse sur le site de l’IMT-A.

Jury : Frédéric Boyer (Dir thèse), Vincent Lebastard (co encadrant), Denis Favier (rapporteur, Grenoble INP), Jean Lerbert (Rapporteur, U Evry), Fabien Candelier (IUSTI, U. Aix Marseille), Etienne Dombre (DR CNRS LIRMM Retraité), Christine CHEVALLEREAU, Luc Jaulin (PR ENSTA Bretagne)

Copyright : LS2N 2017 - Mentions Légales - 
 -