Object Shape Perception for Autonomous Dexterous Manipulation Based on Multi-Modal Learning Models
Cette thèse propose des méthodes de reconstruction 3D d objets basées sur des stratégies multimodales d'apprentissage profond. Les applications visées concernent la manipulation robotique. Dans un premier temps, la thèse propose une méthode de reconstruction visuelle 3D à partir d une seule vue...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Outros Autores: | , , , , , , , |
| Formato: | Thèse numérique |
| Idioma: | Anglais |
| Publicado em: |
2021.
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | Accès au texte intégral http://www.theses.fr/2021ISAB0003/abes |
| Nota: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) Autre(s) contribution(s) : Omar Tahri, Youcef Mezouar, David Fofi, Helder Araújo , Juan Antonio Corrales Ramón, Driss Boutat, Rosario Aragüés, Ouiddad Labbani-Igbida (Membre(s) du jury) ; David Fofi, Helder Araújo (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Perception de la forme des objets pour la manipulation dextrose autonome basée sur des modèles d'apprentissage multimodaux |
| LEADER | 04735nam a22003857a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 1211087 | ||
| 008 | 240515s2021 xxe ||| |||| 00| 0 eng d | ||
| 009 | PPN277661358 | ||
| 041 | 0 | |a eng |b fre |b eng | |
| 084 | |a 620 | ||
| 100 | 1 | |a Tahoun, Mohamed, |d 1989- | |
| 240 | 1 | 0 | |a Perception de la forme des objets pour la manipulation dextrose autonome basée sur des modèles d'apprentissage multimodaux |
| 245 | 1 | 0 | |a Object Shape Perception for Autonomous Dexterous Manipulation Based on Multi-Modal Learning Models |c Mohamed Tahoun ; sous la direction de Omar Tahri et de Youcef Mezouar. |
| 256 | |a Données textuelles | ||
| 260 | |c 2021. | ||
| 500 | |a Titre provenant de l'écran-titre | ||
| 500 | |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) | ||
| 500 | |a Autre(s) contribution(s) : Omar Tahri, Youcef Mezouar, David Fofi, Helder Araújo , Juan Antonio Corrales Ramón, Driss Boutat, Rosario Aragüés, Ouiddad Labbani-Igbida (Membre(s) du jury) ; David Fofi, Helder Araújo (Rapporteur(s)) | ||
| 502 | |a Thèse de doctorat. 4200021 Sciences et Technologie Industrielle. Bourges, INSA Centre Val de Loire. 2021 | ||
| 520 | |a Cette thèse propose des méthodes de reconstruction 3D d objets basées sur des stratégies multimodales d'apprentissage profond. Les applications visées concernent la manipulation robotique. Dans un premier temps, la thèse propose une méthode de reconstruction visuelle 3D à partir d une seule vue de l objet obtenue par un capteur RGB-D. Puis, afin d améliorer la qualité de reconstruction 3D des objets à partir d une seule vue, une nouvelle méthode combinant informations visuelles et tactiles a été proposée en se basant sur un modèle de reconstruction par apprentissage. La méthode proposée a été validée sur un ensemble de données visuo-tactiles respectant les contraintes cinématique d une main robotique. L ensemble de données visuo-tactiles respectant les propriétés cinématiques de la main robotique à plusieurs doigts a été créé dans le cadre de ce travail doctoral. Cette base de données est unique dans la littérature et constitue également une contribution de la thèse. Les résultats de validation montrent que les informations tactiles peuvent avoir un apport important pour la prédiction de la forme complète d un objet, en particulier de la partie invisible pour le capteur RGD-D. Ils montrent également que le modèle proposé permet d obtenir de meilleurs résultats en comparaison à ceux obtenus avec les méthodes les plus performantes de l état de l art. | ||
| 520 | |a This thesis proposes 3D object reconstruction methods based on multimodal deep learning strategies. The targeted applications concern robotic manipulation. First, the thesis proposes a 3D visual reconstruction method from a single view of the object obtained by an RGB-D sensor. Then, in order to improve the quality of 3D reconstruction of objects from a single view, a new method combining visual and tactile information has been proposed based on a learning reconstruction model. The proposed method has been validated on a visual-tactile dataset respecting the kinematic constraints of a robotic hand. The visual-tactile dataset respecting the kinematic properties of the multi-fingered robotic hand has been created in the framework of this PhD work. This dataset is unique in the literature and is also a contribution of the thesis. The validation results show that the tactile information can have an important contribution for the prediction of the complete shape of an object, especially the part that is not visible to the RGD-D sensor. They also show that the proposed model allows to obtain better results compared to those obtained with the best performing methods of the state of the art. | ||
| 538 | |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF | ||
| 650 | |a Thèses et écrits académiques | ||
| 700 | 1 | |a Tahri, Omar, |d 2004- |4 ths |4 opn | |
| 700 | 1 | |a Mezouar, Youcef, |d 19..- |4 ths |4 opn | |
| 700 | 1 | |a Fofi, David. |4 opn | |
| 700 | 1 | |a Araújo, Helder. |4 opn | |
| 700 | 1 | |a Corrales Ramón, Juan Antonio, |d 19..- |4 opn | |
| 700 | 1 | |a Boutat, Driss, |d 19..- |4 opn | |
| 700 | 1 | |a Aragüés, Rosario, |d 19..- |4 opn | |
| 700 | 1 | |a Labbani-Igbida, Ouiddad. |4 opn | |
| 710 | 2 | |a Institut national des sciences appliquées. |4 dgg | |
| 856 | 4 | |q PDF |s 6312441 |u http://www.theses.fr/2021ISAB0003/document |z Accès au texte intégral | |
| 856 | 4 | |u http://www.theses.fr/2021ISAB0003/abes | |
| 997 | |0 1211087 |1 Thèse numérique |a Ressource numérique |b INSA |b ENSA |c 0/Bibliothèque numérique/ |c 1/Bibliothèque numérique/Autre ressource numérique/ | ||