Titres et descriptions provisoires.
EyeRobot Emma Daoust, Jeanne Ferron, Marie Fernandez et Tiffany Voguin,
Nous avons décidé d'axer notre projet sur la thématique des jouets adaptés pour des enfants ayant des déficiences motrices/sensitivo-motrices n'ayant pas les capacités de manipuler des objets/jouets avec leurs membres supérieurs. En effet, certains enfants ont, en raison de pathologies congénitales ou acquises, des incapacités motrices ne leur permettant pas de jouer avec des jouets "classiques". Ainsi, nous avons fait le choix d'affiner notre idée en nous orientant sur la conception d'un jouet adapté. Nous envisageons donc la conception d'une voiture motorisée qui sera contrôlée grâce aux mouvements oculaires (eye-tracker) ou à un outil de contrôle par mouvements de tête. Un choix sera fait après une étude plus poussée des besoins. La voiture sera connectée à une application sur tablette. Cette application contiendra une "manette" virtuelle et la retranscription vidéo des images capturées par une caméra fixée sur la voiture. De plus, des capteurs (d’obstacles par exemple) permettront une assistance dans la conduite de la voiture. Nous envisageons également la création d'un jeu vidéo en réalité augmentée (ex : la voiture devra parcourir la salle dans laquelle elle se trouve afin de récolter des pièces de monnaie virtuelles).
Detect'chute Anna Dong, Arthur Le Breton, Florian Lefebvre and Sofiane Lhiyat
L’objectif de ce projet est de détecter la chute d’une personne dans le cadre du domicile. On va relever des informations sur la personne à l’aide de caméras (technologie pas encore choisie) et des capteurs (capteurs de pression, capteurs portés type accéléromètres, détecteurs IR). Nous allons croiser ces données afin de détecter la chute avec fiabilité. Si un comportement anormal ou une suspicion de chute est détectée, la personne va valider ou non la chute avec une synthèse vocale pour écarter les cas de faux-positifs, puis se faire contacter par une hotline à l’aide d’une application téléphone ou d’une montre.
NaoBody Fanta Kamissokho, Mouna Benboudjema, Nouna Hamam et Sonia Ayouni
A travers le projet NaoBody, Nao va aider les enfants atteints de TSA à reconnaître les parties du corps. En utilisant la désignation de ces parties, l'imitation des mouvements, les enfants vont développer une meilleure prise de conscience corporelle, ce qui renforce leur coordination motrice globale.
Wheely Alaé Zerdam, Amane Senhaji, Mohamed Ait Ahcene et Rayane Mokhtari
Wheely est un assistant intelligent qui permet d'améliorer le niveau de sécurité des utilisateurs conduisant un fauteuil roulant électrique en détectant la fatigue faciale et lancer des appels d'aide d'une façon automatique. La détection de fatigue se base sur les données collectées par la caméra ce qui permettra de lancer des alertes sonores et visuelles afin de solliciter l'aide nécessaire.

Dominique Archambault 2020-2024