Learning Robot Interactive Behaviors in Presence of Humans and Groups of Humans

par Omar Adair Islas Ramírez

Thèse de doctorat en Robotique

Sous la direction de Raja Chatila et de Mohamed Chetouani.

Soutenue le 28-11-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (laboratoire) .

Le président du jury était Jacques Malenfant.

Le jury était composé de Rachid Alami.

Les rapporteurs étaient Anne Spalanzani, Mouaddib Abdel-Illah.

  • Titre traduit

    Apprentissage de comportements interactifs pour un robot en présence de groupes d'humains


  • Résumé

    Au fil des dernières années les robots ont fait partie de notre quotidien. Même si nous ne les voyons pas, nous dépendons d'eux pour construire nos ordinateurs, téléphones mobiles, voitures, etcetera. Les robots sont utilisés aussi pour l'organisation des produits dans les usines. Un autre domaine de croissance est la robotique sociale. Nous pouvons voir des études tel que des robots d'aide aux enfants autistes. Il y a aussi des robots qui sont utilisés pour accueillir des personnes dans des hôtels ou dans centres commerciaux pour interagir avec les gens. Ainsi, le robot doit comprendre le comportement des personnes. Et, pour les robots mobiles, il faut savoir comment naviguer dans l'environnement humain. En ce qui concerne les environnements humains, ce travail explore la navigation acceptable socialement des robots en direction de personnes. Pour donner un exemple, quand un robot s'approche d'une personne, il ne doit pas traiter la personne comme un obstacle. Car si cette dernière est traitée comme un obstacle, le robot s'approcherait d'elle sans prendre en compte son espace personnel, ce qui la gênerait. Une personne est une entité qui doit être pris en compte sur la base des normes sociales que nous (en tant que personnes) utilisons tous les jours. Dans cette thèse, nous explorons comment un robot s'approche d'une personne. Celle-ci peut-être gênée si quelque chose ou quelqu'un envahit son espace personnel. La personne se sentira aussi menacée si elle est approchée par derrière. Ces normes sociales doivent être respectées par le robot. C'est pour cela que nous modélisons le comportement du robot à travers des algorithmes d'apprentissage. Nous faisons approcher (manuellement) un robot d'un personne plusieurs fois et le robot apprend à reproduire ce comportement. Un autre travail de cette thèse est la compréhension d'un groupe de personnes. Nous, en tant que humains, avons la capacité de le faire intuitivement. Toutefois, un robot nécessite impérativement un modèle mathématique. Enfin, nous abordons le sujet d'un robot qui s'approche d'un groupe de personnes. Nous utilisons des démonstrations pour faire apprendre le robot. Nous évaluons le bon déroulement du comportement du robot comme par exemple, en observant combien de fois le robot envahit l'espace personnel des personnes pendant la navigation.


  • Résumé

    In the past years, robots have been a part of our every day lives. Even when we do not see them, we depend on them to build our computers, mobile phones, cars and more. They are also been used for organizing stocks in warehouses. And, with the growth of autonomous cars, we see them driving autonomously on highways and cities. Another area of growth is social robotics. We can see a lot of studies such as robots helping children with autism. Other robots are being used to receive people in hotels or to interact with people in shopping centers. In the latter examples, robots need to understand people behavior. In addition, in the case of mobile robots, they need to know how to navigate in human environments. In the context of human environments, this thesis explores socially acceptable navigation of robots towards people. To give an example, when a robot approaches one person, the robot shall by no means treat people as an obstacle because the robot get really close to the human and interfere with her personal space. The human is an entity that needs to be considered based on social norms that we (humans) use on a daily basis. In a first time, we explore how a robot can approach one person. A person is an entity that can be bothered if someone or something approaches invading her personal space. The person also will feel distressed when she is approached from behind. These social norms have to be respected by the robot. For this reason, we decided to model the behavior of the robot through learning algorithms. We manually approach a robot to a person several times and the robot learns how to reproduce this behavior. In a second time, we present how a robot can understand what is a group of people. We, humans, have the ability to do this intuitively. However, for a robot, a mathematical model is essential. Lastly, we address how a robot can approach a group of people. We use exemplary demonstrations to teach this behavior to the robot. We evaluate then the robot's movements by for example, observing if the robot invades people's personal space during the trajectory.



Le texte intégral de cette thèse sera accessible librement à partir du 29-11-2017

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