Les robots humanoïdes

Transcription

1 Première partie Un secteur d avenir? Etat des développements Deuxième partie HRP-2 et l intelligence artificielle Les lois d ASIMOV

2 HRP-2 et l intelligence artificielle Les lois d ASIMOV

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4 Structure générale

5 Les degrés de liberté

6 La reconnaissance vocale et la parole La localisation de la source sonore est effectuée à partir du «différentiel de temps d arrivée» sur les quatre microphones Cette localisation permet de commander l orientation de la tête adaptée à la reconnaissance faciale

7 La reconnaissance des formes et de visages Une application de reconnaissance faciale capable de reconnaître les individus après une seule prise de vue, puis de montrer son intention d'entrer en interaction avec une des personnes reconnues en la poursuivant du regard! Enseignements Technologiques Transversaux Source: Mémoire fin d études «Reconnaissance et suivi de visages et implémentation en robotique tempsréel» par Mathieu Van Wambeke

8 Exemple de travaux de contribution à la reconnaissance des formes et de Visages par Mathieu Van Wambeke Les performances: -quantité d informations (tableaux de données), -localisation en temps réel Méthode pour la résolution: -Tests algorithmiques sous MatLab, -Implantation C++

9 Autres équipements complémentaires pour la perception de l environnement 2 capteurs à ultra-son, sur le torse Capteur capacitif à trois sections, au sommet de son crâne. Une centrale inertielle

10 La mobilité: des moteurs électriques à hautes performances

11 La mobilité: des actionneurs asservis

12 La mobilité: sustentation et asservissement

13 La structure électronique

14 La structure logicielle Choregraphe, pour la programmation graphique (boîtes programmables par scripte python)

15 La structure logicielle Enseignements Technologiques Transversaux SDK, pour la programmation poussée Langages de programmation: Python, C++,.NET, Java, MatLab

16 HRP-2 et l intelligence artificielle Les lois d ASIMOV

17 HRP-2 2 et l intelligence l artificielle L IA est la «recherche de moyens susceptibles de doter les systèmes informatiques de capacités intellectuelles comparables à celles des êtres humains». La notion d IA faible constitue une approche pragmatique d ingénieur à partir d algorithmes capables de résoudre des problématiques (inconvénient: simulation de l intelligence) Le concept d IA forte fait référence à une machine capable d une compréhension de ses propres raisonnements

18 HRP-2 2 et l intelligence l artificielle Dans le cadre de l IA faible, la tendance actuelle est d exploiter la puissance de calcul de la richesse des bases de données à partir du Web. On reste dans une structure contrôle-commande. Dans le cadre de l IA forte, avec une partie «cognition, perception, collaboration» de la robotique, les aspirations dominantes sont celles de la biologie (robotique bio-inspirée).

19 Projet LOCANTHROPE Enseignements Technologiques Transversaux HRP-2 2 et l intelligence l artificielle Comment un robot peut-il comprendre l'intention d'une personne qu'il s'apprête à croiser dans un couloir? Si la personne réduit le pas, peut-être veut-elle établir un contact avec lui? Si la personne ne ralentit pas, cela signifie certainement qu'elle n'a rien à faire de la présence du robot. Source:

20 HRP-2 2 et l intelligence l artificielle IA forte doit permettre au système d éprouver une réelle conscience de soi et une compréhension de ses propres sentiments. Il nécessite un auto-apprentissage Une des pistes, est la recherche et le développement imitant les réseaux de neurones humains: les réseaux neuromimétiques. Ce n est pas uniquement calculer, c est effectuer des choix. Il faut évaluer la pertinence de chaque information.

21 HRP-2 2 et l intelligence l artificielle IA forte et réseaux neuromimétiques Des mémoires de la machine (neurones) sont reliées entre elles par des circuits (synapses) capables de pondérer les informations qui les traversent. Chaque pondération résulte de l expérience de la machine. A partir d exemples de cas traités, la machine adapte automatiquement son comportement.

22 IA forte et réseaux neuromimétiques Sur la figure de droite, un réseau très (très ) simplifié, avec de gauche à droite le réseau neuronal : points pour les neurones et liens pour les synapses. Lors de l apprentissage, le réseau doit apprendre que la sortie 1 correspond à l activation des entrées 1,2 et 4 (même couleur sur la figure). Enseignements Technologiques Transversaux HRP-2 2 et l intelligence l artificielle Source: Planète Robots n 19 Janvier Février 2013

23 HRP-2 et l intelligence artificielle Les lois d ASIMOV

24 Les lois d ASIMOVd L intelligence artificielle et les lois d Isaac Asimov Sonny avec Will Smith dans le film I, Robot Première Loi : «Un robot ne peut porter atteinte à un être humain ni, restant passif, laisser cet être humain exposé au danger.» ; Deuxième Loi : «Un robot doit obéir aux ordres donnés par les êtres humains, sauf si de tels ordres sont en contradiction avec la Première Loi.» ; Troisième Loi : «Un robot doit protéger son existence dans la mesure où cette protection n'entre pas en contradiction avec la Première ou la Deuxième Loi.» Une loi zéro, apparue dans Les Robots et l'empire Stipule: «Un robot ne peut ni nuire à l'humanité ni, restant passif, permettre que l'humanité souffre d'un mal.»

25 Merci de votre attention pour cette deuxième et dernière partie sur les robots humanoïdes.