Analyse et apprentissage multimodal des interactions humain-humain par un robot domestique: détection et réponse aux besoins

Multimodal analysis and learning of human interactions by a companion robot: detecting and fulfilling user needs

• Auteur / Autrice : Maëlic Neau
• Direction : Cédric Buche
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : École nationale d'ingénieurs de Brest en cotutelle avec Flinders university of South Australia
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)

Mots clés

Mots clés libres

Informatique

Itelligence Artificielle

Robotique

Apprentissage profond

Computer science

Artificial intelligence

Robotics

Depp learning

Résumé

Le projet propose de répondre aux problématiques d'aide à la personne dans un environnement domestique. Plus précisément, l'idée est de développer un système capable d'identifier les besoins implicites non-verbaux d'une personne lors de la réalisation d'une tâche et d'aider la personne si nécessaire. La détection des besoins ainsi que l'aide seront apportées par un robot assistant humanoïde tel que le robot de Softbanks Robotics "Pepper" par le biais de données multimodales.

This proposal tackle the paradigm of human assistance by a companion robot in a home environment. The idea is to build a systeme able to detected via multimodal data the implicit non-vverbal need of assistance in the realisation of a task. Then a humanoid robot such as Softbank Robotics "Pepper" will conduct physical actions in the way of completing the task or fulfilling the user needs.