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Machine Learning & RobotiqueAcadémique

Coach Pepper Ping-Pong

Tuteur sportif interactif sur robot Pepper avec analyse vidéo en temps réel et feedback physique (mimétisme).

Stack

PythonOpenCVMediaPipe/YoloFastDTWChoregraphe

Profil

Rôle

R&D Developer (IA & Robotique)

Année

2025-2026

Le Défi

Le plus grand défi a été l'intégration de flux vidéo temps réel (OpenCV/MediaPipe) avec le contrôle cinématique du robot Pepper, tout en maintenant une latence minimale pour que le feedback (mimétisme) soit pertinent pour l'utilisateur.

La Solution

Utilisation d'un serveur intermédiaire traitant le flux vidéo de la caméra via MediaPipe pour extraire les landmarks clés (coudes, épaules, poignets). Ces données temporelles sont comparées à une base de gestes experts via FastDTW. En cas d'écart significatif, le serveur envoie des commandes via l'API Choregraphe pour animer les moteurs du robot Pepper et lui faire corriger le joueur vocalement.

Fonctionnalités Clés

Reconnaissance de posture en temps réel (MediaPipe)
Analyse de similarité de mouvement (FastDTW)
Feedback vocal et physique du robot Pepper

Compétences Développées

Computer Vision Temps Réel (OpenCV, MediaPipe)Analyse de séries temporelles (DTW)Robotique sociale (API Choregraphe, Naoqi)Intégration multi-systèmes

Résultats

"Un prototype fonctionnel démontrant l'intérêt d'un tuteur physique dans l'apprentissage moteur, présenté en validation de semestre de Master IA."