D'une part, avec l'essor de nouvelles technologies mobiles, intelligentes et la connectivité des objets tels que les téléphones intelligents, les tablettes et les lunettes intelligentes, la réalité augmentée est à la portée de plus en plus de la population. Celle-ci permet l'apport d'informations associées à l'environnement des utilisateurs, par l'apposition de contenus virtuels sur les objets physiques réels. D'autre part, la sensibilité au contexte permet à des systèmes informatiques d'être en mesure d'exploiter les informations contextuelles, telles que la localisation ou la topologie; afin de rendre les systèmes mieux adaptés aux utilisateurs, à leur environnement et à leur tâche en cours.

Dans le cadre de ce projet de recherche en partenariat avec l'entreprise Black Artick, nous travaillerons à la modélisation, la conception, le développement et l'évaluation d'une plateforme sensible au contexte d'assistance à la maintenance industrielle utilisant la réalité augmentée comme moyen d'interaction avec les travailleurs. La modélisation et l'évaluation de cette plateforme seront basées sur le cas concret de la maintenance d'éolienne.Plusieurs défis de recherche se posent du point de vue des interactions humain-machine, de la réalité augmentée et de la sensibilité au contexte. La plateforme devra être en mesure de modéliser et capter la topologie, le type de milieu et reconnaître jusqu'à un certain point l'activité humaine en cours. D'autre part, les travailleurs devront être en mesure d'utiliser des moyens adaptés à leur tâche et au contexte afin d'interagir avec le contenu de réalité augmentée. Ainsi, la plateforme devra inclure des interactions multimodales adaptées au contexte de la maintenance d'éolienne, qui permettra au travailleur de manipuler la plateforme en utilisant plusieurs modes : reconnaissances vocales, mouvement de la main ou de la tête, etc. Enfin, d'un point de vue ergonomique, le système doit être en mesure de s'adapter à son environnement en affichant les contenus de réalité augmentée au bon endroit dans l'espace de travail, sans nuire à la sécurité des travailleurs et à leur performance.

Chercheur principal

Charles Gouin-Vallerand

Organisme subventionnaire

CRSNG (Conseil de recherches en sciences naturelle et en génie)

Programme

Subvention de recherche et développement coopérative

Secteur de recherche

Informatique cognitive

Années

2017 - 2020

Montant accordé

62 640,00 $

Partenaire

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