Historique

Depuis sa création, Aldebaran Robotics poursuit l’objectif de mettre à disposition du plus grand nombre des robots humanoïdes compagnons et assistants personnels. Ayant développé une première génération de robots humanoïdes, Nao, la société a relevé au nouveau défi : la réalisation d’un robot de plus grande taille qui lui permettrait d’interagir de façon plus efficace dans un environnement quotidien comme ouvrir une porte ou prendre des objets posés sur une table.

Le développement du robot Romeo se fait en plusieurs étapes.

Logo Romeo

Les travaux sur Romeo ont été initiés dans le cadre d’un « projet FUI » (fonds unique interministériel) en janvier 2009. Labellisé par le pôle de compétitivité Cap Digital, le projet a été financé par la DGCIS, la Région Ile de France et la Ville de Paris. Projet structurant de la filière robotique française, Romeo a rassemblé une douzaine de partenaires industriels et académiques.

Le projet Romeo visait quatre objectifs couvrant plusieurs aspects majeurs de la robotique :

    • Une plateforme mécatronique et logicielle interactive, ouverte et modulable
    • Un Robot Assistant Personnel, des fonctions de surveillance et d’interaction homme – machine
    • Une plateforme robuste pour la recherche
    • Les bases d’un cluster industriel robotique

Logo Romeo 2

En quatre ans, Romeo est passé d’une vision ambitieuse de la robotique d’assistance à un robot de 1,4m, connu dans le monde entier. Les premiers exemplaires ont été commandés par des laboratoires français et européens. La dynamique fondatrice de la filière de la robotique de service française, créée par ce projet FUI, se prolonge déjà dans de nouvelles collaborations nationales et européennes.

Le projet Romeo 2 a été lancé en novembre 2012. Soutenu par Bpifrance comme projet structurant des pôles de compétitivité (PSPC) du Programme d’investissements d’avenir, ce projet de 4 ans regroupe 16 partenaires industriels et académiques.

Romeo 2 s’appuie sur les bases initiées par le projet FUI et se focalise sur les axes qui n’avaient pas pu être traités et qui sont néanmoins indispensables pour l’acceptabilité d’un robot humanoïde de grande taille au domicile de personnes en situation de perte d’autonomie :

      • La sûreté informatique et physique
      • La capacité à apprendre les habitudes de son utilisateur pour en comprendre toujours mieux les besoins et les intentions
      • Les applications d’assistance à la personne
Romeo du design au second prototype

Romeo du design au second prototype

Développements techniques

Au cours de la première étape du projet (2009 – 2012), la plateforme physique de Romeo a été entièrement assemblée par Aldebaran. Elle a connu deux versions, comme imaginé lors la rédaction du projet. Entre les deux versions, la conception de la colonne vertébrale a changé, l’électronique définitive a été intégrée dans la tête, les coques du haut du corps ont été réalisées dans une matière plus solide, le câblage électronique des jambes a été amélioré, les batteries ont été intégrées...

Toutes ces améliorations n’ont néanmoins pas été jugées suffisantes pour atteindre une qualité qui permettrait de répondre aux exigences des laboratoires qui ont commandé des Romeo. Un troisième cycle de conception a donc été initié après la fin du projet pour finaliser les mains, les bras, l’architecture interne du torse et de la tête notamment. Une rationalisation du câblage et de l’implantation des cartes électronique a également dû être effectuée. Les actionneurs des jambes basés les vérins à câbles conçus par le CEA LIST ont été optimisés avec Aldebaran pour améliorer leur fiabilité en vue de leur utilisation pour la marche. Leur intégration dans l’exosquelette en carbone n’avait pas pu être faite pendant la durée du projet mais a été réalisée depuis. Aldebaran n’avait pas fini la mise au point d’un système d’actionnement opérationnel pour la colonne vertébrale mais le LISV a réalisé deux conceptions différentes pour la colonne dont une est actionnée mais n’a pas pu être intégrée sur le prototype complet. Le poignet et la main du robot, qui n’étaient pas une priorité du projet, n’étaient pas opérationnels sur le prototype de fin 2012 mais ont été intégré depuis.

Calotte tactile

Calotte tactile (CEA LIST)

Dans la tête du robot, la calotte tactile du CEA LIST avait été intégrée; un système original d’actionnement des yeux, proposé par le LPPA, a été réalisé pendant le projet et a été optimisé depuis par Aldebaran. Les yeux mobiles sont couplés à un système vestibulaire devant permettre une stabilisation du regard du robot, point indispensable pour accéder à des modes de marche plus dynamiques préconisés par le LPPA. La carte de traitement audio conçue par Aldebaran et Telecom Paris Tech pour traiter une antenne de 16 micros n’avait pas pu être mise en route fin 2012 mais a été depuis prise en main par Telecom Paris Tech.

Actionnement des yeux

Actionnement des yeux (LPPA, Aldebaran)

Le travail sur le système auditif et vocal, crucial pour une interaction naturelle avec le robot, avait néanmoins bien avancé avec la thèse réalisée par Télécom Paris Tech sur la séparation de source et la première intégration des résultats sur le microcontrôleur qui équipera la carte de traitement audio. De son côté le LIMSI avait enregistré et annoté plusieurs corpus qui ont été utilisés pour la mise au point des fonctions de reconnaissance non verbale développées au cours de ses deux thèses: la détection des émotions et la reconnaissance du locuteur. Ces fonctions ont été intégrées dans l’architecture des robots d’Aldebaran en coopération avec Voxler. Acapela a amélioré sa fonction de reconnaissance de la parole et a conçu la voix de synthèse de Romeo. Voxler a développé un outil permettant de modifier la voix de Romeo et a intégré sur Nao un jeu musical exploitant ses briques d’analyse musicale.

Enregistrement de corpus

Enregistrement de corpus (LIMSI, Institut de la Vision)

Le CEA LIST et Aldebaran ont travaillé sur le système visuel du robot pour le doter de capacité de reconnaître des objets, des gestes et de naviguer dans son environnement. Sur la reconnaissance d’instances d’objets, c'est-à-dire d’objets dont des images ont été apprises a priori, le CEA LIST a obtenu des performances qui le placent au deuxième niveau mondial pour la précision et au premier pour le rapport rapidité/précision mais il reste néanmoins un travail à faire sur l’amélioration du temps de calcul de cette reconnaissance. Sur le sujet de la reconnaissance de classes d’objets (il s’agit de reconnaître une chaise alors que la base d’apprentissage contient des images de chaises différentes de celle à reconnaître), le CEA LIST a développé une méthode intitulée Fast Shared Boosting qui arrive au niveau, voire au-dessus, des meilleures performances actuelles mondiales.

Reconnaissance d’objets

Reconnaissance d’objets (CEA LIST)

Pour la perception de la gestuelle de l’opérateur, Aldebaran s’est concentré sur l’utilisation de plusieurs technologies de capteurs 3D (projection de motifs IR, temps de vol, stéréo-vision) pour pouvoir faire des premiers essais d’interaction gestuels qui ont confirmé l’importance de ce type d’interaction. Mais le choix de la technologie de capteur 3D n’avait pas pu être fait à la fin du projet car toutes celles qui ont été testée ont des avantages et des inconvénients et celle qui sera choisie devra faire l’objet d’un compromis délicat où les contraintes techniques s’ajouteront aux contraintes industrielles. Sur la localisation et la navigation aussi Aldebaran a exploré de plusieurs pistes (amers visuels, laser) qui ont permis d’atteindre des résultats satisfaisants mais là encore, le choix définitif de la technologie s’avère délicat et les expérimentations doivent se prolonger avant de pouvoir trancher pour la solution industrielle.

Les partenaires qui ont travaillé sur la planification et le contrôle sensori-moteur du mouvement de Romeo n’ont malheureusement pas pu travailler sur le prototype complet de Romeo mais ont pu mettre au point leurs algorithmes sur des simulateurs réalistes de Romeo, sur Nao, sur d’autres robots humanoïdes disponibles dans leur labo ou sur des sous-ensembles de Romeo. Le LAAS a travaillé sur la génération de mouvements stables du corps entier qui permet au robot de générer des mouvements complexes tout en conservant son équilibre. En s’inspirant des travaux du LPPA sur le paradigme de la commande top-down, le LAAS a proposé un schéma de commande oculocentré qui devrait permettre d’obtenir des marches réactives de bien meilleure qualité.

Simulation de la marche de Romeo (Aldebaran, LAAS, INRIA)

Le LAAS a également amélioré ses algorithmes de planification de mouvement pour prendre en compte des tâches complexes comme l’ouverture d’une porte. Des travaux ont aussi été entrepris pour s’inspirer d’avantage des mouvements humains afin de doter les robots de gestes « naturels » qui faciliteront l’acceptabilité des grands robots humanoïdes dans notre environnement. L’INRIA a également fait un pas de plus vers une marche guidée par le regard, une marche réactive capable de prendre en compte sur un ou plusieurs pas une perturbation détectée pendant la marche. Une nouvelle allure de marche, exploitant la flexibilité des orteils de Romeo et autorisant une oscillation verticale du bassin, a été développée. Elle permet au robot de marcher non seulement de façon plus naturelle mais aussi plus rapide, grâce à des pas plus grands, tout en limitant la vitesse et les efforts demandés aux moteurs. Aldebaran a d’ailleurs utilisé certains de ces principes pour améliorer la marche de Nao. Le LPPA a travaillé sur un modèle probabiliste de l’équilibre qui permet de gérer l’imprécision des capteurs de Nao (et de Romeo) pour offrir une bonne résistance à des situations anormales comme des poussées extérieures.

Planification de trajectoire (LAAS)

Simulation dynamique de Romeo (LAAS)

Ce type de stabilisation sera crucial pour un robot de grande taille comme Romeo. Enfin, explorant la piste biomimétique, le LPPA a travaillé sur un contrôleur neuronal pour la locomotion bipède par algorithmes génétiques. Ce contrôleur a donné quelques résultats prometteurs mais nécessite encore du travail pour être intégré dans un algorithme de marche complet. Afin que tous les algorithmes des partenaires puissent être portés aisément sur Romeo, Aldebaran doit fournir un robot qui se comportera comme les simulateurs utilisés. C'est-à-dire capable d’offrir un bon asservissement de position : les articulations atteignent bien la position que les algorithmes de marche ont demandées. Les équipes ont donc travaillé sur un nouveau schéma de commande articulaire qui permettra, en prenant en compte à bas niveau la dynamique du robot, d’avoir des mouvements articulaires plus précis.

Contrôleur Neuronal

Contrôleur Neuronal (LPPA, ISIR)

Le travail sur les comportements, le dialogue et les émotions devait exploiter tous les résultats des travaux décrits précédemment pour permettre au robot d’adapter les actions du robot au contexte dans lequel il se trouve. Spirops a mis en œuvre son outil de prise de décision dans l’environnement de développement des robots d’Aldebaran de façon à offrir un moyen simple, pour le concepteur d’applications, de décrire les raisons qui doivent décider le robot à entreprendre une action plutôt qu’une autre en fonction du contexte. Voxler et Spirops ont repris à leur compte le travail sur le dialogue, que la disparition d’As An Angel avait laissé inachevé. Ils ont développé un système de « small talk » permettant de décrire de courts dialogues. Afin d’apporter du contenu à ce dialogue, Spirops a développé avec des liens avec Linkedin, Google Contact et Google Calendar. Grâce à ces trois applications, le robot peut exploiter des informations sur la biographie, les relations et l’agenda de son interlocuteur pour mener des discussions. Spirops a aussi développé un système de gestion de la connaissance de son interlocuteur que le robot peut utiliser pour savoir quelle émotion exprimer au moment opportun. Le LIMSI a travaillé sur la caractérisation du locuteur dans l’interaction émotionnelle avec le robot via son comportement vocal pour piloter le comportement du robot. Cela a consisté à déterminer un profil émotionnel de l’interlocuteur en fonction des émotions détectées dans sa voix, à implémenter, dans l’outil de prise de décision Spirops, ce profil sous forme de règles et l’influence de ce profil sur le choix de comportement à adopter par le robot. Spirops et Aldebaran ont finalement intégré tous ces développements dans le cadre du dialogue entre l’homme et le robot. L’intégration a été partielle, puisque le robot n’a pas pu être disponible pour tous les partenaires avant la fin du projet et n’a pas pu être testé avec ses utilisateurs finaux. Mais des maquettes sur Nao ont permis de valider la faisabilité de l’intégration des développements des partenaires sur Romeo. L’institut de la vision a pu tester, sur Nao, quelques-unes des applications élémentaires développées avec certains de ses patients. Les résultats issus de ce test se sont révélés assez positifs et ont suscité un réel intérêt de la part des personnes déficientes pour qui cela constituerait une réelle aide au quotidien à domicile. Une liste de préconisations qui seront prises en compte pour la mise en œuvre réelle de Romeo a été établie.

Découverte du Nao par une personne non-voyante

Découverte du Nao par une personne non-voyante (Institut de la Vision)

Body picture: 
Logo Romeo
Logo Romeo 2
Romeo du design au second prototype
Calotte tactile
Actionnement des yeux
Enregistrement de corpus
Reconnaissance d’objets
Simulation de la marche de Romeo
Planification de trajectoire
Simulation dynamique de Romeo
Contrôleur Neuronal
Découverte du Nao par une personne non-voyante