Design of an assistant robot for serverly disabled people

• Auteur / Autrice : Fabrice de Chaumont
• Direction : Gérard-André Capolino
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Robotique
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Amiens

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fauteuils roulants

Protection, assistance, etc.

Handicapés

Perception spatiale

Vision artificielle (robotique)

Capteurs optiques

Résumé

Les travaux présentés dans ce mémoire traitent du développement d'une assistance robotisée comportant un bras préhenseur (Manus®) monté sur un porteur mobile capable de suivre de façon automatique le fauteuil roulant du patient afin de mettre à la disposition de l'utilisateur le bras Manus®. La première partie de ces travaux concerne la création d'un algorithme permettant la modélisation de capteurs catadioptriques omnidirectionnels particuliers. Ils répondent à des contraintes prédéfinies permettant d'observer différents éléments de l'environnement sans déformations radiales. Dans un second temps, nous exposons deux méthodes de suivi automatique de fauteuil roulant à l'aide des seuls capteurs de vision omnidirectionnelle stéréoscopique. La méthode mise en application dans le projet permet d'effectuer un suivi d'objet suivant une méthode probabiliste basée sur le MeanShift et le CAMShift. Dans ce mémoire, nous adaptons le CAMShift de façon à travailler directement sur les images omnidirectionnelles afin d'obtenir une méthode rapide baptisée OmniCAMShift. Cette méthode comprend également une initialisation simple par soustraction d'image, prenant en compte les ombres et les sur illuminations. Le troisième point concerne l'ensemble de la navigation. Nous y traitons la cartographie, apportant ici une nouvelle méthode d'appariement robuste d'amers utilisant des capteurs omnidirectionnels stéréoscopiques. L'exploitation de ces appariements permet de construire une grille d'occupation absolue de l'environnement, et d'inclure des procédures d'évitement d'obstacle et de passage de porte automatique. Ce mémoire ayant pour caractéristique d'être fortement appliqué, une dernière partie expose l'ensemble des résultats et travaux d'ergonomie dans le cadre d'interactions homme machine liés à l'utilisation de cette assistance.

The work presented in this memory deals with the development of an aid for disabled people. This aid is the bundle of a Manus arm and a mobile robot, which is able to follow automatically the user's wheelchair. When the user wishes to use the Manus®, the mobile robot comes in front of the wheelchair and its occupant can use the Manus® arm. The first part of this work is the creation of an algorithm able to generate particular kind of omnidirectional catadioptric sensors. Those sensors allow to observe different parts of the environment without any radial deformation. In the second point, we explain two methods of automatic following of the wheelchair thanks to the sole stereoscopic omnidirectionals vision sensors. The method used in the project allows the tracking of an object using a probabilistic method based on the MeanShift and the CAMShift. In this work, we adapt the CAMShift in order to work directly on the omnidirectional images in order to get a method that we named OmniCAMShift. This method also embeds a simple initialisation of the model by subtracting images, taking into account shadows and highlights. The third point concerns the whole navigation. We deal with map generation, and we expose a new way to match the natural beacon using stereoscopic omnidirectional sensors. The use of those results enables to build an absolute occupation grid of the environment. Then we include the avoiding of obstacles and going through doors functionalities. This work has the particularity of being highly practical. A last part consequently shows the whole results and ergonomic work in the field of human-computer interface linked to the use of this aid for disabled people.