Projet de fin d'étude

pour l'obtention du Diplôme National d’Ingénieur en :

Génie Systèmes Electroniques et Communication

Imitation du mouvement humain pour un robot humanoïde application au Robot CyHRoP

Société d'accueil : CYNAPSYS

Encadré par : Mme. Hazar MLIKI (ENET’COM)

Mr. Naceur CHAFROUD (CYNAPSYS)

Année universitaire 2015/2016

Élaboré par :

Houcem Eddine BOUCHAALA

03Etude de l’existant

01Présentation de CYNAPSYS

02Introduction

Plan de l’exposé

04Solution propsée

06Conclusion et perspectives

05Test et validation

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Accompagner ses clients et

partenaires pour la mise en place

de solutions TIC innovantes.

Mission

- Développement Software spécifique

- Maintenance Applicative

- Qualification Applicative

- Conseil en TIC

- Formation

Services

- Java J2EE (JSF, Spring, Jboss…) - Microsoft .NET (C#, ASP .NET …) - Systèmes embarqués (ARM, FPGA, STM, Linux Embarqué, C, C++…)

Compétences

- Oracle, MSSQL

- SAP R3 (XI, PI, PLM)

Expertises

Présentation de CYNAPSYS

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Introduction

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Introduction

Comment reproduire de façon automatique un

mouvement humain capturé par un robot humanoïde?

Problématique

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Introduction Objectifs

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Etude de l’existantMéthode des Flex-sensors

pour un bras robotique

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Plateformes utilisées

Carte Raspberry pi 3 Carte Arduino Nano Carte Torobot

Solution propsée

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Environnement Logiciel

SolidWorks

SolidWorks version 2013

Mit APP Inventor

Mit version 2

LabVIEW

LabVIEW version 2015

OpenCV

OpenCV version 2.4.7

Raspbian

Raspbian version Jessie

Putty

Putty version 6,0

VNC Viewer

Vnc Viewer version 5.3.0

IDE ARDUINO

Arduino Version 1.0.5

Solution propsée

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05 Commander le robot par un ordinateur

04 Commander le robot par un smartphone

01 Conception 3D du Robot

02 Imitation des mouvements

03 Reconnaissance gestuelle

Solution propsée

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05 Commander le robot par un ordinateur

04 Commander le robot par un smartphone

01 Conception 3D du Robot

02 Imitation des mouvements

03 Reconnaissance gestuelle

Solution propséeFlux Vidéo

Détection de personnes

Acquisition du frame

Oui

Non

Oui

Suivi de la couleur

Segmentation de la

personne

Détermination des trajectoires

Non

Oui

Test de

position /

zones

Envoi du signal à l’Arduino

NonMarqueurs

détectés ?

Personne

détectée ?

Opérations morphologiques

(érosion, dilatation, ouverture, fermeture)

Détection de marqueurs

Architecture de l’application

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Organigramme de

l’Imitation de l’activité

humaine

Solution propsée

05 Commander le robot par un ordinateur

04 Commander le robot par un smartphone

01 Conception 3D du Robot

02 Imitation des mouvements

03 Reconnaissance gestuelle

Nombre

de

doigts=

(2, 3, 4)

Envoi identifiant à l’Arduino

Oui

Non

Flux Vidéo

Calibration / Démarrage

détection

Elimination des contours :

hors main

Représentation binaire de la main

Récupération / affichage

nombres de doigts

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Organigramme de

la reconnaissance

gestuelle de la

main humaine

05 Commander le robot par un ordinateur

04 Commander le robot par un smartphone

01 Conception 3D du Robot

02 Imitation des mouvements

03 Reconnaissance gestuelle

Solution propsée

Admin

*****

ConceptionLes Interfaces

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Solution propsée

05 Commander le robot par un ordinateur

04 Commander le robot par un smartphone

01 Conception 3D du Robot

02 Imitation des mouvements

03 Reconnaissance gestuelle

ConceptionLes interfaces

Admin *****

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Test et validation

Designation Tension (V) Courant (mAh) Puissance (W)

Pile Lipo 7.4 2200 16.28

Raspberry pi 3 5 800 4

Arduino nano 5 200 1

Carte torobot 7.4 40 0.296

Bluetooth HC 06 5 500 2.5

Servo moteurs 5 500 2.5

0

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Conception 3D du Robot

Le robot peut imiter les

mouvements humains

Le robot se bouge à travers une

reconnaissance des gestes de la

main

Contrôler le Robot par un PC

Contrôler le Robot via un

smartphone

20%

40%

60%

100%

80%

Conclusion et perspectives

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Conclusion et perspectives

• La manipulation « tout le corps »

Conclusion et perspectives

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• Interaction homme robot