Entraînement rythmique non intentionnel : étude et modélisation d'un contrôle sensorimoteur pour la coordination homme/robot.

Unintentional rhythmic entrainment : studying and modeling sensorimotor control for human / robot coordination.

• Auteur / Autrice : Eva Ansermin
• Direction : Philippe Gaussier, Ghilès Mostafaoui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : STIC (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication) - ED EM2PSI
• Date : Soutenance le 30/09/2019
• Etablissement(s) : Cergy-Pontoise
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Equipes Traitement de l'Information et Systèmes (Cergy-Pontoise, Val d'Oise) - Equipes Traitement de l'Information et Systèmes / ETIS
• Jury : Président / Présidente : Mathias Quoy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Gaussier, Ghilès Mostafaoui, Rachid Alami, Nicolas Rougier, Richard Schmidt, Céline Teulière, Sao Mai Nguyen
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rachid Alami, Nicolas Rougier

Mots clés

Mots clés libres

Interractions homme-Robot

Entraînement ryhtmique

Synchronie

Apprentissage sensorimoteur

Coordination interpersonnelle non-Intentionnelle

Contrôle rythmique

Human-Robot interractions

Rhythmic entrainment

Synchrony

Sensorimotor learning

Non-Intentional interpersonal coordination

Rythmic control

Résumé

Dans le cadre de cette thèse, nous abordons les problématiques liées à l'intégration des robots dans un environnement social et réaliste. Ce contexte met en présence des interactions homme/robot nécessitant que la machine soit capable de s'adapter non seulement aux nouveautés, mais également à l'humain.L'originalité de l'approche défendue réside dans la prise en compte du caractère non-intentionnel des coordinations interpersonnelles chez l'humain. Nous défendons ainsi l'intérêt d'inclure un effet d'entraînement rythmique bas-niveau inspiré de la théorie des système dynamiques dans un contrôle sensorimoteur exploitant des oscillateurs pour la coordination homme/robot.La première partie des travaux est consacrée à l'étude du mouvement biologique, ses caractéristiques cinématiques et leurs spécificités avant d'étudier les possibles origines de ces dernières. Nous mettons en avant que les invariants cinématiques observés peuvent être imputés à la physionomie du corps et aux forces extérieures (gravité, inertie) qui s'y appliquent. Un mouvement naturel, bien intégré au répertoire moteur, a un coût énergétique minimisé en exploitant au mieux l'influence de la gravité. La question de la modélisation de cette caractéristique sur un robot ayant ses propres contraintes mécaniques nous amènera à l'exploitation de contrôleurs oscillatoires.Nous proposons alors un modèle d'entraînement rythmique bas niveau inspiré de la théorie des systèmes dynamiques. Ce modèle est basé sur l'intégration de données visuelles (flot optique) dans un oscillateur contrôlant directement un robot pour en modifier la phase et la fréquence et permettre ainsi de se synchroniser sur le mouvement du partenaire. Nous validerons expérimentalement l'architecture dans des conditions hors laboratoire afin de démontrer qu'elle permet de bien reproduire les boucles d'entraînement rythmique observées lors d'interactions homme/homme.Ces résultats nous permettent d'implémenter un modèle pour l'apprentissage de mouvements rythmiques par imitation exploitant sur une décomposition de trajectoires motrices sur une base d'oscillateurs. Nous montrons notamment que l'ajout d'un effet d'entraînement rythmique au banc d'oscillateurs permet une adaptabilité qui simplifie grandement l'apprentissage et la convergence vers les fréquences et phases désirées.Cette approche apporte cependant diverses problématiques imputables aux contrôleurs rythmiques comme celle de la gestion des phases. Nous présentons ainsi une nouvelle architecture utilisant plusieurs réservoirs d'oscillateurs connectés. Cela permet l'implémentation d'une boucle de rétro-action qui maintient les fréquences et phases apprises.Les modèles développés sont implantés et validés sur robot. Leur efficacité est justifiée et quantifiée lors d'interactions avec des sujets naïfs. Comme cadre applicatif, nous proposons, entre autres, une solution possible à la problématique de la prise et du passage d'objet entre un humain et un robot.

In this thesis, we address issues related to the integration of robots in a social and realistic environment. This context brings human/robot interactions in which robots must be able to adapt not only to changes but also to humans.The singularity of the present approach lies in the inclusion of the unintentional characteristic of interpersonal coordinations. We thus defend the interest of including a low-level rhythmic entrainment effect inspired by the theory of dynamical systems in a sensorimotor control exploiting oscillators for human/robot coordination.The first part of the work we present is dedicated to the study of biological movement, more accurately to the study of its kinematic characteristics, their specificities and their origins. We point out that the kinematic invariants under study can be attributed to the body physiognomy as well as to the exterior forces it is subjected to (gravity, inertia). A natural movement that is well integrated to the motor repertoire minimizes energy cost by using gravity's influence. The question of modeling this characteristic on a robot with its own mechanical constraints will lead us to the exploitation of oscillatory controllers.In this way, we put forward a model of low level rhythmic entrainment based on the theory of dynamical systems. This model is based on the integration of visual data (optical flow) in an oscillator which controls a robot. It alters the oscillator's phase and frequency and thus allows the robot to synchronize with its partner's movements. Through experiments we will validate the architecture in non-laboratory conditions to show that this approach does reproduce the rhythmic entrainment loops observed during human/human interactions.Those results allow us to implement a model for the learning of rhythmic movements by imitation founded on an oscillators based decomposition of motor trajectories. Notably, we show that the addition of a rhythmic entrainment effect to the oscillators bank allows a flexibility that greatly simplifies learning and the converging toward the desired frequencies and phases.This approach, however, brings forth various problems attributable to rhythmic controllers such as the one of phase management. We present a new architecture using several connected sets of oscillators. This allows the implementation of a feedback loop that maintains the already-learned frequencies and phases.The models will be implemented and validated on robots. Their efficiency will be justified and quantified during interactions with naïve subjects. As an application framework, we suggest a possible solution to the problem of grasping and handing an object from a human to a robot.