Presentation of the R4 network

Olivier Ly & Grégoire Passault
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Presentation of AUCTUS team (INRIA)

David Daney
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Presentation

Presentation of CRONE team (IMS)

Pierre Melchior
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Presentation of REMIX team (XLIM)

Ouiddad Labbani
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Slides

Presentation of RHOBAN (University of Bordeaux)

Olivier Ly and Grégoire Passault
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Presentation of L3i (La Rochelle University)

Arnaud Revel
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Presentation of MNEMOSYNE (INRIA)

Nicolas Rougier
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Session recording (YouTube)

Presentation of ROBIOSS team (PPRIME)

Jean-Pierre Gazeau
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Slides

Fast training of Recurrent Neural Networks: Reservoir Computing

Xavier Hinaut (Mnemosyne, INRIA)
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Vidéo

Presentation of ENSAM/I2M

Mehdi Cherif
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Vidéo

Presentation of LIUPPA (University of Pau)

Laurent Gallon
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Vidéo

Pinocchio: a universal framework for Robotics and beyond

Justin Carpentier
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Site web de Pinocchio
Vidéo

Learning to Walk via Deep Reinforcement Learning

Sehoon Ha (Georgia Institute of Technology)
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Presentation of FLOWERS team

Pierre-Yves Oudeyer
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Legged Locomotion Planning

Nicolas Perrin
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Presentation of ESTIA-Recherche

Nadine Couture, Maylis Uhart & Vincent Magimel
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Video

Task-Space Inverse Dynamics: a C++ Library for Efficient Whole-Body Control

Andrea Del Prete
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Some considerations on optimization-based control in Robotics (1/2)

Vincent Padois (Auctus, INRIA)
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Projet DEMAIN et robotique : quel impact sur le démantèlement nucléaire ?

Ludovic Mathieu
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Presentation of CATIE

Rémi Fabre
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Some considerations on optimization-based control in Robotics (2/2)

Vincent Padois (Auctus, INRIA)
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Robotique en milieu ouvert à l'ONERA : Des plates-formes de recherche ouvertes illustrées à travers des travaux en cours.

Philippe Bidaud
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Apprendre en quelques essais avec des robots

Jean-Baptiste Mouret
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Modèles réduits pour la planification de mouvements complexes pour des robots à jambe

Steve Tonneau
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Human-Robot shared work, challenges in haptic design and control

Margot Vulliez
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Planning and Behavior Recognition in Dynamic Multi-agent Systems.

Manuela Veloso
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Grounded Simulation Learning for Sim2Real

Peter Stone
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Game Strategies for Physical Robot Soccer Players

Daniele Nardi
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Humanoid Sensorimotor Model Based on Continual Learning

Jesus Franco Roblès
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Association Robots !: un outil d'expérimentation scientifique et de cadrage des usages robotiques en société.

La robotique sociale connait depuis quelques années un essor spectaculaire. Des entreprises sont initiées pour l'exploiter, des fonds conséquents sont investis. On ne peut que regretter l'instabilité de ces sociétés dont la plupart disparaissent après quelques années voire quelques mois, ainsi que l'absence totale de cadrage des usages au profit de l'exploitation commerciale. Il existe une séparation entre le monde civil qui utilise ces robots et crée des usages, et le monde de la recherche qui lutte pour y avoir accès et réaliser des expériences de terrain. Les données du terrain ne remontent pas jusqu'aux laboratoires, ou sont inutilisables de par leur hétérogénéité, et la plupart des travaux de recherche portent sur des expériences internes, limitées en temps et en nombre, auprès de populations sensibilisées au sujet (d'autres chercheurs par exemple). En 2014 a été fondée l'association Robots !. C'est un outil citoyen dont l'objectif est de mener une réflexion sur les usages et analyser l'impact social associé à ces usages. Il s'agit aussi de pérenniser les expériences prometteuses socialement, en y associant tous les acteurs de la robotique sociale: chercheur, industriels, distributeurs, citoyens, utilisateurs, intégrateurs, journalistes, etc.

Sophie Sakka
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Robots! Association

Recent progress on Crocoddyl, predictive control and codesign

The Crocoddyl project aims to make advances in optimal control that potentially enable various applications such as predictive control and codesign in robotics. In this talk, I will give an overview of the salient aspects of Crocoddyl, share recent progress on numerical optimal control, and report recent examples on predictive control and codesign for agile manoeuvres in legged robotics.

Carlos Mastalli
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Présentation de l'équipe PROGRESS

Serge Chaumette
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Modélisation de la motivation à interagir comme fonction de récompense pour l'apprentissage par renforcement et pour un robot coach.

Nous proposons une modélisation de la motivation intrinsèque qui décrit notre curiosité, pour permettre aux agents d'apprendre plusieurs tâches et leur hiérarchie, par apprentissage par renforcement. La fonction de récompense proposée intègre aussi la motivation pour interagir avec les utilisateurs. Les algorithmes Socially Guided Intrinsic Motivation (SGIM) permettent un apprentissage multi-tâches de plusieurs types de tâches de nature différente, et pour chaque type de tâche un champ continu de tâches paramétrées. S’inspirant des théories de la motivation intrinsèque en psychologie développementale et de l’exploration orientée but, l'agent collecte des données de manière parcimonieuse en décidant quelle tâche se fixer pour but avant de mettre en oeuvre une politique. En se basant sur des mesures empiriques de progrès, l’agent optimise ainsi son programme d’apprentissage, en commençant par des tâches les plus faciles où il fait immédiatement des progrès, avant de s’attaquer aux tâches les plus difficiles.

Avec la même fonction de récompense, l’agent peut choisir les aspects de son interaction avec des utilisateurs. Afin de mieux apprendre, il peut solliciter des experts humains des démonstrations d’actions ou d’effets, quelles démonstrations demander, quand et à quel utilisateur les demander afin de progresser dans son apprentissage. Ainsi il apprend les domaines d’expertise des différents utilisateurs et décide des aspects de son interaction avec les utilisateurs : qui, quoi et quand imiter. Cette modélisation de la motivation pourra être étendue et exploitée dans des systèmes d'interaction homme-machine comme le projet Keraal de robot coach pour la rééducation qui repose sur l'analyse de mouvements et de poses humaines. Elle vise un outil pour maintenir la motivation de patients en rééducation sur le long terme, en lui proposant un robot coach.

Sao Mai Nguyen
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Video

Téléopération fiable et applications

Quentin Rouxel
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video

Modélisation et prédiction des trajectoires humaines : vers une interaction pro-active avec le robot TALOS

Isabelle Maroger
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Video

Automatic Curriculum Learning for Developmental Machine Learners

Rémy Portelas
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Video

Formation Control with Event-Triggered Communication for Multi-rotor UAVs Transporting a Suspended Load

Fermi Guerrero
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Video

Wolfgang-OP: A Robust Humanoid Robot Platform for Research and Competitions

Jasper Güldenstein
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Paper
Video

DeepQuintic: Combining quintic splines and reinforcement learning to achieve bipedal walking

Marc Bestmann
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Video

Factor Graph optimization for legged robots state estimation

Médéric Fourmy
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video

Towards ergonomically enhanced robotic co-workers

Pauline Maurice
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Video

Robotique et prévention des risques professionnels - adapter le travail à l'homme

Jonathan Savin
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Video

Activités du projet INRIA Hephaistos en assistance, robots parallèles à câbles et analyse par intervalles

Le projet Hephaistos s'est spécialisé dans le développement de dispositifs d'assistance pour les personnes fragiles. Nos développements reposent sur de la co-conception avec une analyse fine des besoins et une interaction forte avec la communauté médicale. Une originalité de nos dispositifs est leur dualité: assistance mais aussi monitoring médical. Nous nous intéressons à la boucle complète de développement allant de la conception théorique aux essais cliniques, ce qui sera montré sur des exemples. Parmi ces dispositifs nous nous intéressons aux robot parallèles à câbles qui présentent un gros intérêt pour les opérations de transfert en raison de leur intrusivité minimale et leur facilité d'installation. Nous aborderons quelques points théoriques sur l'analyse et la commande de ce type de robots. Nous nous intéressons aussi aux incertitudes que ce soit dans la conception des dispositifs mais aussi dans l'exploitation des données médicales. Un outil intéressant pour les gérer est l'analyse par intervalles que nous présenterons brièvement sur des exemples très concrets.

Jean-Pierre Merlet
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Video

Prediction of Pedestrians and Drivers’ Behaviours and Trajectories in the context of Autonomous Driving

Miguel Ángel Sotelo Vázquez
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Video

Formal Methods for Verification and Control of Robotic Software Architectures

Charles Lesire-Cabaniols
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Slides
Video

Closing the MPC Loop Safely for a Reactive Biped Locomotion

Nahuel Villa
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Reinforcement Learning in practice with Stable-Baselines3

Antonin Raffin
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Video
Github repository
Documentation
Longer talk
Longer talk (slides)

Learning from bees: UAV guidance and odometry based on optic flow

Franck Ruffier
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IA pour la Robotique

Julien Moras
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Educational Robotics as a Learning Tool

Amy Eguchi
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Nonprehensile object transportation via shared-control teleoperation

Mario Selvaggio
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Video

Ideas and software for the locomotion of homemade robots

Stéphane Caron
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GitHub repositories
Video
References & discussion