Intelligence artificielle Projets réalisés par des étudiants au baccalauréat et à la maîtrise Laboratoire PLANIART Département d’informatique http://planiart.usherbrooke.ca/ Automne 2009 ROMAN Tutor Étudiant : Philipe Bellefeuille (MSc - H09) Superviseur: Froduald Kabanza • Robot manipulation tutor – Simulateur pour enseigner aux astronautes les manipulations le bras-robot Canadien • Pourquoi est-il intelligent? – Il sait comment séquencer les actions élémentaires pour accomplir une tâche – Il sait générer des démonstration comme accomplir une tâche. • Algorithmes d’IA – Planification de trajectoires – Planification de caméras virtuelles Framework de jeu avec IA • Moteur d’un jeu avec IA • Framework de jeu comme banc d’essaie pour le cours d’IA. • Permet de tester plusieurs algorithmes d’IA donnés comme projet dans un cours. • Algorithme d’IA distribué avec le jeu • A* : recherche d’un trajet optimal pour un personnage du jeu. Étudiants (IFT593 – H09) : O. Caebonneau, E. Duggas-Gallant, I. Girad, P-L. Poirier Superviseurs : Froduald Kabanza, Éric Beaudry Framework de jeu avec IA Projet-BEFF-planificiation-chemin.mov (avancez à 1m21s) Planification de chemins Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel Robot Azimut-3 conçu au laboratoire IntRoLab de l’Université de Sherbrooke (F. Michaud). • L’IA pour un déplacement sûr et efficace des robots – Le « cerveau » des robots n’est pas comme celui des humains. – Ils ne peuvent pas se déplacer instinctivement. – L’évitement d’obstacles, le trajet optimal … c’est laborieux – Le robot doit planifier … • Algorithme d’IA – Algorithme de planification de mouvements. Étudiants (IFT593 – H09): S. Chamberland, D. Castonguay Superviseurs: Froduald Kabanza, Eric Beaudry Planification de mouvements • Le crochet en vert représente la position initiale de l’objet. • Le crochet en rouge est la position à atteindre. • L’animation montre le meilleur déplacement possible sans collisions. Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel Trajectoire calculée par l’algorithme Rapidly-exploring Random Trees (RRTs) Étudiants (IFT593 – H09): S. Chamberland, D. Castonguay Superviseurs: Froduald Kabanza, Eric Beaudry Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel Planification de mouvements pour un robot omnidirectionnel Planification de chemin coopérative • La planification d’un chemin optimal pour un seul agent est un problème très répandu en robotique et dans les jeux vidéos. • Cependant, planifier des chemins pour plusieurs agents s’avère une tâche beaucoup plus complexe. • Algorithmes d’IA : A*, CA*, HCA*, WHCA*, FAR Étudiants (IFT593 – H09) : M. Brunelle, M. Michaud, D. Ruest Superviseurs : Froduald Kabanza, Éric Beaudry IFT615 – Travail pratique Connect5 • But du jeu • Ressemble au tic-tac-to • Aligner 5 jetons. • Algorithme d’IA : • Alpha Beta Prunning • Aussi utilisé dans les jeux d’échecs • Superviseur : Éric Beaudry IFT615 – Travail pratique Connect5 (IA vs IA)