intelligence artificielle projets réalisés par des étudiants au baccalauréat et à la maîtrise...

Intelligence artificielleProjets réalisés par des étudiants au

baccalauréat et à la maîtrise

Laboratoire PLANIARTDépartement d’informatique

http://planiart.usherbrooke.ca/

Automne 2009

ROMAN Tutor• Robot manipulation tutor

– Simulateur pour enseigner aux astronautes les manipulations le bras-robot Canadien

• Pourquoi est-il intelligent?– Il sait comment séquencer les

actions élémentaires pour accomplir une tâche

– Il sait générer des démonstration comme accomplir une tâche.

• Algorithmes d’IA– Planification de trajectoires– Planification de caméras

virtuellesÉtudiant : Philipe Bellefeuille (MSc - H09)Superviseur: Froduald Kabanza

Framework de jeu avec IA• Moteur d’un jeu avec IA

• Framework de jeu comme banc d’essaie pour le cours d’IA.• Permet de tester plusieurs algorithmes d’IA donnés comme projet dans un cours.

• Algorithme d’IA distribué avec le jeu• A* : recherche d’un trajet optimal pour un personnage du jeu.

Étudiants (IFT593 – H09) : O. Caebonneau, E. Duggas-Gallant, I. Girad, P-L. PoirierSuperviseurs : Froduald Kabanza, Éric Beaudry

Framework de jeu avec IA

Projet-BEFF-planificiation-chemin.mov (avancez à 1m21s)

Planification de chemins

Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel

• L’IA pour un déplacement sûr et efficace des robots– Le « cerveau » des robots n’est pas

comme celui des humains.– Ils ne peuvent pas se déplacer

instinctivement.– L’évitement d’obstacles, le trajet

optimal … c’est laborieux– Le robot doit planifier …

• Algorithme d’IA– Algorithme de planification de

mouvements.

Étudiants (IFT593 – H09): S. Chamberland, D. CastonguaySuperviseurs: Froduald Kabanza, Eric Beaudry

Robot Azimut-3 conçu au laboratoire IntRoLab de l’Université de Sherbrooke (F. Michaud).

Planification de mouvements

• Le crochet en vert représente la position initiale de l’objet.

• Le crochet en rouge est la position à atteindre.

• L’animation montre le meilleur déplacement possible sans collisions.

Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel

Trajectoire calculée par l’algorithme

Rapidly-exploring Random Trees

(RRTs)

Étudiants (IFT593 – H09): S. Chamberland, D. CastonguaySuperviseurs: Froduald Kabanza, Eric Beaudry

Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel

Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel

Planification de chemin coopérative• La planification d’un chemin

optimal pour un seul agent est un problème très répandu en robotique et dans les jeux vidéos.

• Cependant, planifier des chemins pour plusieurs agents s’avère une tâche beaucoup plus complexe.

• Algorithmes d’IA :A*, CA*, HCA*, WHCA*, FAR

Étudiants (IFT593 – H09) : M. Brunelle, M. Michaud, D. RuestSuperviseurs : Froduald Kabanza, Éric Beaudry

IFT615 – Travail pratique Connect5• But du jeu

• Ressemble au tic-tac-to• Aligner 5 jetons.

• Algorithme d’IA :• Alpha Beta Prunning• Aussi utilisé dans les jeux d’échecs

• Superviseur : Éric Beaudry

IFT615 – Travail pratique Connect5(IA vs IA)