Planification interactive de trajectoire en Réalité Virtuelle sur la base de données géométriques, topologiques et sémantiques

Pour limiter le temps et le coût de développement de nouveaux produits, l’industrie a besoin d’outils pour concevoir, tester et valider le produit avec des prototypes virtuels. Ces prototypes virtuels doivent permettre de tester le produit à toutes les étapes du Product Lifecycle Management (PLM). Beaucoup d’opérations du cycle de vie du produit impliquent la manipulation par un humain des composants du produit (montage, démontage ou maintenance du produit). Du fait de l’intégration croissante des produits industriels, ces manipulations sont réalisées dans un environnement encombré. La Réalité Virtuelle (RV) permet à des opérateurs réels d’exécuter ces opérations avec des prototypes virtuels. Ce travail de recherche introduit une nouvelle architecture de planification de trajectoire permettant la collaboration d’un utilisateur de RV et d’un système de planification de trajectoire automatique. Cette architecture s’appuie sur un modèle d’environnement original comprenant des informations sémantiques, topologiques et géométriques. Le processus de planification automatique de trajectoire est scindé en deux phases. Une planification grossière d’abord exploitant les données sémantique et topologiques. Cette phase permet de définir un chemin topologique. Une planification fine ensuite exploitant les données sémantiques et géométriques détermine un trajectoire géométrique dans le chemin topologique défini lors de la planification grossière. La collaboration entre le système de planification automatique et l’utilisateur de RV s’articule autour de deux modes : en premier lieu, l’utilisateur est guidé sur une trajectoire pré-calculée à travers une interface haptique ; en second lieu, l’utilisateur peut quitter la solution proposée et déclencher ainsi une re-planification. L’efficacité et l’ergonomie des ces deux modes d’interaction est enrichie grâce à des méthodes de partage de contrôle : tout d’abord, l’autorité du système automatique est modulée afin de fournir à la fois un guidage prégnant lorsque l’utilisateur le suit, et plus de liberté à l’utilisateur (un guidage atténué) lorsque celui-ci explore des chemins alternatifs potentiellement meilleurs. Ensuite, lorsque l’utilisateur explore des chemins alternatifs, ses intentions sont prédites (grâce aux données géométriques associées aux éléments topologiques) et intégrées dans le processus de re-planification pour guider la planification grossière. Ce mémoire est organisé en cinq chapitres. Le premier expose le contexte industriel ayant motivé ces travaux. Après une description des outils de modélisation de l’environnement, le deuxième chapitre introduit le modèle multi-niveaux de l’environnement proposé. Le troisième chapitre présente les techniques de planification de trajectoire issues de la robotique et détaille le processus original de planification de trajectoire en deux phases développé. Le quatrième introduit les travaux précurseurs de planification interactive de trajectoire et les techniques de partage de contrôle existantes avant de décrire les modes d’interaction et les techniques de partage de contrôle mises en œuvre dans notre planificateur interactif de trajectoire. Enfin le dernier chapitre présente les expérimentations menées avec le planificateur de trajectoire et en analyse leurs résultats