De l'objet-Relation au Construire en Faisant : application à la spécification de scénarios de formation à la maintenance en réalité virtuelle
Institution:
Rennes 1Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
AThe use of Virtual Reality (VR) environment for training is strongly stimulated by important needs of training on sensitive equipement, sometimes fragile, unavailable, costly or dangerous. Créating such environment requires the development of complex software, mixing multiple disciplines and actors : graphical and behavioural computer engineering, physics simulation, pedagogical approaches, specialized know-how in the field of the training, etc. Furthermore, such complex development is generally done in new projects, where the reusability of existing development is a major problem. The aim of this thesis is to propose generic and reusable approaches, in view of author-plateform for building VR training environment in maintenance. Our two major contributions are : the STORM (Simulation and Training Object-Relation Model) modelisation, which offers a model of behavioural objects composed of accumulated reusable capacities of interaction. STORM also allows the generic treatment of these interaction capacities and objects, through the relation notion : a disembodied entity wich realize possible interactions between behavioural objects. Our second contribution is a scenario-language which aims to define maintenance procédures : the LORA (Language for Object-Relation Application) language. This one which is both graphic and textual and whose philosophy is to describe what it is possible to do, lets non-computer scientists define various and complex tasks in a virtual scene. Based on thoses two models, we finally propose our author-tool which creates scenarios by demonstration. This tool and the development of STORM and LORA are used in the deployment of the GVT (Diat Virtual Training) project : a software for training in maintenance tasks in VR, and the author-plateform for creating such software. GTV is developped in a Research/Industry collaboration : the ENIB end IRISA laboratories, and the industrialist Giat-Industries.
Abstract FR:
L'utilisation de la Réalité Virtuelle (RV) pour la formation est un domaine fortement stimulé par des besoins importants d'apprentissage sur des matériels souvent fragiles, indisponibles, couteux ou encore dangereux. La mise en oeuvre de tels environnements de formation requiert le déploiement d'outils considérables, à la croisée de disciplines et d'acteurs variés : informatique graphique et comportementale, simulation physique, considérations pédagogiques, savoir-faire portant sur le thème de la formation, etc. De plus, cette mise en oeuvre complexe est souvent portée par des projets nouveaux, pour lesquels la réutilisation de développements précédents est un problème majeur. L'objectif de cette thèse est de proposer des approches génériques et capitalisables visant à ouvrir la voie de plateformes auteur d'applications de formation à la maintenance industrielle en RV. Nous proposerons tout d'abord la modélisation STORM (Simulation and Training Object-Relation Model), qui offre dans un premier temps un modèle d'objet comportemental dôté de capacités d'intéractions possibles entre plusieurs objets comportementaux. Nous proposerons ensuite un langage de scénarisation pour la définition de procédures de maintenance : le langage LORA (Language for Objet-Relation Application). Ce langage, à la fois graphique et textuel, dont la philosophie est de décrire ce qui peut être fait, permet à des non-informaticiens de définir des enchaînements variés et complexes d'actions dans une scène virtuelle. Basés sur ces deux modèles, nous présenterons enfin notre outil-auteur permettant la saisie de procédures par leur démonstration dans la scène virtuelle. Cet outil et les mises en oeuvre de STORM et LORA s'inscrivent dans le déploiement de l'application GTV (Giat Virtual Training) : outil de formation à la maintenance en RV et plateforme de développement de telles applications. GTV est développé dans le cadre d'une collaboration Recherche/Industrie, par les laboratoires de l'ENIB et l'IRISA, et l'industriel Giat-Industries.