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Profil
Titre : Autre
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Biographie
Camille Salaün est né à Maisons-Laffitte le 14 février 1984.
Il est actuellement Attaché Temporaire d'Enseignement et de Recherche à l'Université Pierre et Marie Curie en section 60.
Activités d'enseignement
2010-2011
Niveau | UE | Intitulé | CM | TD | TP |
---|---|---|---|---|---|
L2 | LA207-S2 | Introduction à Matlab | 3g (30h) | ||
L3 | LA395-S1 | Méthodes numériques pour la mécanique | 1g (20h) | ||
L3 | LA3MC-S1 | Simulation physique de systèmes | 1g (10h) | 1g (20h) | |
M1 | MSR21-S2 | Modélisation et commande des systèmes robotiques | 1g (20h) | ||
M1 | MSR23-S2 | Simulation physique des systèmes | 1g (10h) | 1g (20h) | |
M1 | MSX02-S1 | Vibrations et ondes | 1g (20h) | 1,2g (24h) | |
M2 | NSR14-S1 | Robotique Avancée | 1g (14h) |
total : 188 heures
2009-2010
Niveau | UE | intitulé | CM | TD | TP |
L2 | LA207-S2 | Introduction à Matlab | 1g (30h) | ||
L3 | LA3M4-S2 | Projet numérique - codes de calculs | 1g (20h) | ||
L3 | LA3MC-S1 | Simulation physique de systèmes | 1g (10h) | 1g (20h) | |
L3 | LA3MG-S2 | Automatique linéaire à temps continu | 1g (8h) | ||
M1 | MSR23-S2 | Simulation physique des systèmes | 1g (10h) | 1g (20h) | |
M1 | MSX02-S1 | Vibrations et ondes | 1g (20h) | 2g (40h) | |
M2 | NSR04-S1 | Models of sensori-motor functions and learning | 12g (12h) |
total : 190 heures
2006-2009
Niveau | UE | intitulé | CM | TD | TP |
L1 |
Introduction à la mécanique |
1g (18h) | |||
L3 | Projet numérique - codes de calculs | 1g (40h) | |||
L3 |
Signaux et Systèmes Linéaires |
1g (20h) | |||
L3 |
Mécanique des systèmes multicorps |
1g (8h) | |||
M1 |
Projet Robotique - Identification |
1g (20h) | |||
M1 |
Projet et insertion professionnelle |
1g (8h) | |||
M1 |
Mécanique des systèmes multicorps |
1g (8h) | |||
M2 |
Commande des systèmes robotiques |
1g (4h) |
total : 126 heures
Activités de Recherche
Apprentissage de modèles et vision binoculaire sur icub
Thèse intitulée : "APPRENTISSAGE DE MODÈLES POUR LA COMMANDE DE LA MOBILITÉ INTERNE EN ROBOTIQUE" soutenue le 30 août 2010.
Jury
M. Bidaud, Professeur de l'Université Pierre et Marie Curie, Examinateur
M. Butz,Maître de conférences de l'Université de Würzburg, HDR, Rapporteur
M. J.-Y. Fourquet,Professeur de l'École Nationale d'Ingénieurs de Tarbes, Rapporteur
M. V. Padois, Maître de conférences de l'Université Pierre et Marie Curie, Co-Directeur
M. O. Sigaud, Professeur de l'Université Pierre et Marie Curie, Directeur
M. P. Souères, Directeur de recherche au Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes - CNRS, Examinateur
Résumé
La robotique de service est un domaine émergent où il est nécessaire de commander des robots en interaction forte avec leur environnement. Ce travail présente une méthode adaptative de commande combinant de l'apprentissage de modèles de la mécanique à de la commande dans l'espace opérationnel de robots redondants. L'apprentissage des modèles cinématiques est obtenu soit par dérivation de modèles géométriques appris, soit par apprentissage direct. Ces modèles cinématiques, également appelés matrices Jacobiennes, peuvent être utilisés dans le calcul de pseudo-inverses ou de projecteurs pour la commande de robots. Cette combinaison de méthodes permet d'obtenir un contrôleur qui s'adapte à la géométrie du robot commandé. En utilisant les mêmes algorithmes d'apprentissage, il est possible d'apprendre un modèle dynamique inverse du robot contrôlé de manière à le commander en couple plutôt qu'en vitesse, l'avantage étant de pouvoir s'adapter aux modifications dynamiques qui s'appliquent sur le robot comme par exemple l'application d'une force extérieure ou l'ajout d'un poids.
Des expériences en simulation menées dans le cadre de cette thèse montrent comment réaliser plusieurs tâches hiérarchiques ou comment s'adapter à des perturbations avec des modèles appris. Des expériences sur le robot icub ont égalementété menées afin de rendre compte de la plausibilité de l'approche proposée sur un système réel.
mots clés : apprentissage automatique, mobilité interne, cinématique inverse, dynamique inverse, robotique humanoïde, adaptation
Cette thèse a été préparée à l'Institut de Systèmes Intelligents et de Robotique, dépendant de l'École Doctorale de Sciences Mécanique, Acoustique, Électronique et Robotique de Paris - 4, place Jussieu 75005 Paris France.