Transfert de style pour bras robotique
Ce projet s’inscrit dans le cadre des recherches sur le mouvement expressif en robotique, à l’interface entre l’ingénierie, les arts et la réadaptation. L’objectif général est d’explorer comment des bras robotiques peuvent apprendre et intégrer des qualités de mouvements chorégraphiées et émergentes, afin de développer des interactions humain-robot plus riches et plus nuancées. Plus spécifiquement, les mouvements robotiques serviront dans un cadre de jeu dynamique pour des patients en réadaptation.
S’inspirant de travaux récents sur le transfert d’expressivité entre humains et robots à l’aide de modèles génératifs, ce projet vise à développer une méthodologie permettant à un bras robotique d’adopter des styles expressifs à partir de démonstrations humaines. L’approche cherchera à combiner l’analyse de mouvement provenant d'outils conceptuels en danse, la biomécanique et l’apprentissage automatique (autoencodeurs variationnels, GANs, architectures attentionnelles).
Objectif de la maîtrise
Concevoir et mettre en œuvre une méthodologie d’apprentissage de style visant à :
- Extraire des qualités expressives de mouvements chorégraphiques humains.
- Transférer ces qualités expressives au mouvement d’un bras robotique.
- Expérimenter différentes approches d’apprentissage pour garantir la stabilité et la variabilité des styles générés.
- Évaluer l'engagement résultant dans un contexte artistique et dans un contexte de réadaptation clinique à l’aide d’outils analytiques et de collaborations avec des experts de ces milieux de pratique.
Missions de recherche
- Collecter et annoter des données de mouvement robotique (téléopération) et humain (vidéo, profondeur et LiDAR).
- Mettre en place des pipelines d’apprentissage automatique pour l’extraction et le transfert de style.
- Développer des expérimentations sur un bras robotique (contrôle en temps réel, transfert morphologique).
- Collaborer avec des analystes du mouvement expressif pour interpréter et qualifier les résultats.
- Participer à la rédaction d’articles scientifiques et à la diffusion dans des contextes académiques et artistiques.
Connaissances requises
Vous êtes étudiant ou étudiante en dernière année de baccalauréat ou début de cycle maîtrise en robotique, technologie de la santé, génie des systèmes, génie logiciel, informatique, génie électrique ou génie mécanique.
- Intérêt marqué pour l’interaction humain-robot, l’apprentissage automatique et/ou l’analyse du mouvement.
- Connaissances en programmation (Python, ROS, PyTorch ou équivalents).
- Intérêt pour les pratiques artistiques (danse, chorégraphie, performance) et motivation à travailler dans un cadre interdisciplinaire.
- Autonomie, créativité et esprit collaboratif.
- Maîtrise du français ou de l’anglais (la maîtrise des deux langues est un atout).
- Expérience avec ROS (Robotic Operating System) est un atout.