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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Evaluation d’un modèle de contrôle de mannequin par apprentissage en réalité virtuelle H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

2023-29025  

Description de l'unité

Au cœur du Plateau de Saclay, l'institut #CEA-List focalise ses recherches sur les systèmes numériques intelligents. Porteurs d'enjeux économiques et sociétaux majeurs, ses programmes de R&D sont centrés sur les systèmes interactifs (intelligence ambiante), les systèmes embarqués (architectures, ingénierie logicielle et systèmes), les capteurs et le traitement du signal (contrôle industriel, santé, sécurité, métrologie).

Au sein du CEA LIST, le Laboratoire de Simulation Interactive (LSI) développe une plateforme de simulation multi-physique interactive mettant en jeu un ou plusieurs utilisateurs en exploitant les technologies de Réalité Virtuelle (RV) et de Réalité Mixte (RM). Cette plateforme, dénommée XDE Physics, permet de simuler la manipulation et les interactions de l'ensemble des systèmes, pièces rigides, articulées ou déformables (câbles) directement sur les maquettes numériques. Elle permet également de valider des scénarios incluant l'opérateur pour étudier l'ergonomie du poste de travail par l'introduction de son avatar dans la simulation dynamique. Centrées sur les noyaux de simulation interactive, les activités de l'équipe vont jusqu'à la mise au point d'applicatifs, répondant aux contextes d'usage de ses partenaires industriels (manufacturing pour l'automobile et l'aéronautique, énergie, santé).

Description du poste

Domaine

Sciences pour l'ingénieur

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Evaluation d’un modèle de contrôle de mannequin par apprentissage en réalité virtuelle H/F

Sujet de stage

Ce stage porte sur la simulation d’humain numérique dans un contexte de processus industriels en réalité virtuelle. Cet opérateur numérique est appelé à réaliser diverses tâches (manipulation, vissage…) dans des environnements virtuels plus ou moins contraints. On veut que les mouvements de cet opérateur soient le plus fidèles possibles par rapport à la réalité, en termes de posture, d’efforts et d’interactions avec l’environnement, et ce malgré la parcimonie des moyens de contrôles (e.g., casque et manettes de RV). Compte tenu de la sophistication des gestes à reproduire et du nombre de paramètres à définir manuellement, les méthodes de contrôle classique deviennent trop complexes à mettre en œuvre. Dans la littérature, les travaux mettant en œuvre des méthodes d’apprentissage par imitation montrent des résultats prometteurs. Parmi celles-ci les « Adversarial Motion Priors » (AMP, [1], [2]) ont des propriétés particulièrement intéressantes au regards de nos contraintes.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Elles permettent en effet d’imiter des mouvements visuellement réalistes en se reposant sur des données existantes mais intègrent également un entraînement en simulation qui permet de garantir un certain réalisme physique des animations.


Dans un premier temps le stagiaire implémentera un modèle à l’état de l’art d’AMP ou similaire (e.g., [1], [3] [4]) et validera son implémentation en reproduisant tout ou partie des scénarios évoqués dans l’article. Dans un deuxième temps, le stagiaire récupérera les efforts générés par le mannequin à chaque articulation pour effectuer ces mouvements en utilisant XDE (le moteur de simulation physique interactive du CEA, [5],[6]) et en évaluera le réalisme physique. Il pourra à cette fin utiliser les moyens de capture de geste pour reproduire en conditions réelles les animations générées par l’AMP et obtenir ainsi une base de comparaison sur les efforts générés.


Enfin, s’il reste du temps, le stagiaire pourra également implémenter et évaluer, selon le même modus operandi, d’autres approches de génération d’animation (e.g., Transformers [7], modèles de diffusion [8] …).


Ces travaux pourront déboucher sur une thèse portant sur la génération et le contrôle de l’animation de mannequins virtuels par apprentissage pour la simulation de processus industriels en réalité virtuelle.


[1] X. B. Peng, Z. Ma, P. Abbeel, S. Levine, et A. Kanazawa, « AMP: Adversarial Motion Priors for Stylized Physics-Based Character Control », ACM Trans. Graph., vol. 40, no 4, p. 1‑20, août 2021.


[2] A. Escontrela et al., « Adversarial Motion Priors Make Good Substitutes for Complex Reward Functions », in 2022 IEEE/RSJ (IROS), oct. 2022, p. 25‑32. 


[3] M. Hassan, Y. Guo, T. Wang, M. Black, S. Fidler, et X. B. Peng, « Synthesizing Physical Character-Scene Interactions ». arXiv, 2 février 2023. Consulté le: 21 août 2023. 


[4] S. Lee, S. Starke, Y. Ye, J. Won, et A. Winkler, « QuestEnvSim: Environment-Aware Simulated Motion Tracking from Sparse Sensors », in Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques Conference, juill. 2023, p. 1‑9. 


[5] X. Merlhiot, J. Le Garrec, G. Saupin, et C. Andriot, « The XDE Mechanical Kernel: Efficient and Robust Simulation of Multibody Dynamics with Intermittent Nonsmooth Contacts », in The 2nd Joint International Conference on Multibody System Dynamics, 2012, p. 84.


[6] J. Zhong, V. Weistroffer, P. Maurice, C. Andriot, et F. Colas, « Interacting with a Torque-Controlled Virtual Human in Virtual Reality for Ergonomics Studies », in 2022 IEEE VRW, 2022, p. 678‑679.


[7] J. Jiang et al., « AvatarPoser: Articulated Full-Body Pose Tracking from Sparse Motion Sensing », in Computer Vision – ECCV 2022, vol. 13665, vol. 13665. ,2022, p. 443‑460. 


[8] Y. Du, R. Kips, A. Pumarola, S. Starke, A. Thabet, et A. Sanakoyeu, « Avatars Grow Legs: Generating Smooth Human Motion from Sparse Tracking Inputs with Diffusion Model », in 2023 IEEE/CVF (CVPR), juin 2023, p. 481‑490. 

Moyens / Méthodes / Logiciels

Python, pc stations de travail.

Profil du candidat

Bonne qualité rédactionnelle et de communication en français et anglais, rigueur dans l’analyse et la démarche. Connaissance apprentissage par renforcement et imitation. Simulation par moteur physique.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Palaiseau

Critères candidat

Langues

Anglais (Courant)

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Ingénieur, Master 2 recherche

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

05/02/2024