Résumé
Ce travail est focalisé sur le problème de la construction autonome du modèle 3D d'un objet inconnu en utilisant un robot humanoïde. Plus particulièrement, nous considérons un HRP-2 guidé par la vision au sein d'un environnement connu qui peut contenir des obstacles. Notre méthode considère les informations visuelles disponibles, les contraintes sur le corps du robot ainsi que le modèle de l'environnement dans le but de générer des postures adéquates et les mouvements nécessaires autour de l'objet. Le problème de sélection de vue ("Next-Best-View") est abordé en se basant sur un générateur de postures qui calcule une configuration par la résolution d'un problème d'optimisation. Une première solution est une approche locale où un algorithme de rendu original à été conçu afin d'être inclut directement dans le générateur de postures. Une deuxième solution augmente la robustesse aux minimums locaux en décomposant le problème en 2 étapes: (i) trouver la pose du capteur tout en satisfaisant un ensemble de contraintes réduit, et (ii) calculer la configuration complète du robot avec le générateur de posture. La première étape repose sur des méthodes d'optimisation globale et locale (BOBYQA) afin de converger vers des points de vue pertinents dans des espaces de configuration admissibles non convexes. Notre approche est testée en conditions réelles par le biais d'une architecture cohérente qui inclus différents composants logiciels spécifique à l'usage d'un humanoïde. Ces expériences intègrent des travaux de recherche en cours en planification de mouvements, contrôle de mouvements et traitement d'image, qui pourront permettre de construire de façon autonome le modèle 3D d'un objet.