Mourad A. Kenk

Mourad A. Kenk a reçu sa maîtrise diplôme en informatique en 2015 à la faculté des sciences de la South Valley University en Egypte. Il est assistant chargé de cours au Département de mathématiques de la Faculté des sciences de la SVU. Il travaille actuellement à son doctorat en informatique à la Faculté des sciences. Ses domaines de recherche incluent la vision par ordinateur et la robotique. En particulier, détection / suivi d’objets, estimation de la pose et navigation visuelle pour robots autonomes. Depuis 2017, il collabore avec le groupe de recherche sur l’électrotechnique et l’automatique (GREAH) de l’Université de Normandie, Le Havre, en France. Il est également chercheur en logistique robotique et a pour objectif de développer une application de préparation de commandes en entrepôt logistique et un système de surveillance visuelle intelligent pour robots mobiles.

Publication:
Conférence:
[1] Mourad A. Kenk, M. Hassaballah et Jean-François Brethé, (2019). «Navigation robotique humaine dans les entrepôts logistiques». Dans Actes de la 16e Conférence internationale sur l’informatique dans la commande, l’automatisation et la robotique (ICINCO) – Volume 2, pages 371-378. ISBN: 978-989-758-380-3, DOI: 10.5220 / 0007920903710378.

PDF: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=zi4PuH25tRI=&t=1

Extrait:

Les robots industriels et mobiles ont besoin de capacités de navigation fiables et sûres pour fonctionner dans des environnements peuplés, tels que les industries de fabrication de pointe et les entrepôts logistiques. Actuellement, les plates-formes de robots mobiles peuvent naviguer dans leur environnement en évitant les collègues dans l’espace de travail partagé, en les considérant comme des obstacles statiques ou dynamiques. Cette stratégie est efficace pour la sécurité à proprement parler, mais ne suffit pas à assurer l’intégrité humaine et des conditions de travail confortables. À cette fin, le présent document propose un cadre de navigation à l’esprit humain pour une navigation confortable, fiable et sécurisée, conçu pour fonctionner en temps réel sur une plate-forme de robot mobile dans des entrepôts logistiques. Ceci est accompli en estimant la localisation humaine à l’aide du détecteur RGB-D, puis en générant un obstacle circulaire virtuel englobant la pose humaine. Cet obstacle virtuel est ensuite fusionné avec le balayage laser 2D et utilisé dans la cartographie des coûts locaux de la pile de navigation ROS pour une navigation adaptée à l’homme. Cette stratégie garantit une distance d’approche différente des obstacles en fonction de la nature humaine ou non humaine de l’obstacle. Ainsi, le robot mobile peut s’approcher de près d’une palette pour ramasser des objets tout en maintenant une distance d’intégrité avec les humains. La fiabilité du cadre proposé est démontrée dans un atelier d’expériences utilisant la navigation simulée par robot mobile dans un environnement d’entrepôts logistiques.

Demo videos:

  1. Demo : Human-Aware Robot Navigation in Logistics (simulation)
  1. Demo 1: Human-Aware Robot Navigation in Logistics (Real Robot)
  1. Demo 2: Human-Aware Robot Navigation in Logistics (Real Robot)