Contextual integration of heterogeneous data in an open and opportunistic smart environment : application to humanoid robots

par Nathan Ramoly

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Amel Bouzeghoub.

Soutenue le 02-07-2018

à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec Télécom SudParis (établissement opérateur d'inscription) , Département Informatique / INF (laboratoire) et de Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR (laboratoire) .

Le président du jury était Patrick Reignier.

Le jury était composé de Dimitris Kotzinos, Claudia Lucia Roncancio, Béatrice Finance, Sao Mai Nguyen, Adriana Tapus.

Les rapporteurs étaient Dimitris Kotzinos, Claudia Lucia Roncancio.

  • Titre traduit

    Intégration contextuelle de données hétérogènes dans un environnement ambiant ouvert et opportuniste : application aux robots humanoïdes


  • Résumé

    L'association de robots personnels et d’intelligences ambiantes est une nouvelle voie pour l’aide à domicile. Grâce aux appareils intelligents de l'environnement, les robots pourraient fournir un service de haute qualité. Cependant, des verrous existent pour la perception, la cognition et l’action.En effet, une telle association cause des problèmes de variétés, qualités et conflits, engendrant des données hétérogènes et incertaines. Cela complique la perception du contexte et la cognition, i.e. le raisonnement et la prise de décision. La connaissance du contexte est utilisée par le robot pour effectuer des actions. Cependant, il se peut qu’il échoue, à cause de changements de contexte ou par manque de connaissance. Ce qui annule ou retarde son plan. La littérature aborde ces sujets, mais n’offre aucune solution viable et complète. Face à ces verrous, nous avons proposé des contributions, autour à la fois du raisonnement et de l’apprentissage. Nous avons d’abord conçu un outil d'acquisition de contexte qui gère et modélise l’incertitude. Puis, nous avons proposé une technique de détection de situations anormales à partir de données incertaines. Ensuite, un planificateur dynamique, qui considère les changements de contexte, a été proposé. Enfin, nous avons développé une méthode d'apprentissage par renforcement et expérience pour éviter proactivement les échecs.Toutes nos contributions ont été implémentées et validées via simulation ou à l’aide d’un robot dans une plateforme d’espaces intelligents


  • Résumé

    Personal robots associated with ambient intelligence are an upcoming solution for domestic care. In fact, helped with devices dispatched in the environment, robots could provide a better care to users. However, such robots are encountering challenges of perception, cognition and action.In fact, such an association brings issues of variety, data quality and conflicts, leading to the heterogeneity and uncertainty of data. These are challenges for both perception, i.e. context acquisition, and cognition, i.e. reasoning and decision making. With the knowledge of the context, the robot can intervene through actions. However, it may encounter task failures due to a lack of knowledge or context changes. This causes the robot to cancel or delay its agenda. While the literature addresses those topics, it fails to provide complete solutions. In this thesis, we proposed contributions, exploring both reasoning and learning approaches, to cover the whole spectrum of problems. First, we designed novel context acquisition tool that supports and models uncertainty of data. Secondly, we proposed a cognition technique that detects anomalous situation over uncertain data and takes a decision in accordance. Then, we proposed a dynamic planner that takes into consideration the last context changes. Finally, we designed an experience-based reinforcement learning approach to proactively avoid failures.All our contributions were implemented and validated through simulations and/or with a small robot in a smart home platform


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