RHUM

Description scientifique

Les robots offrent un moyen unique de relier les mondes virtuel et physique en enrichissant l'expérience utilisateur avec du contenu numérique grâce à un traitement contextuel de la scène physique et en agissant dans le monde physique comme des agents numériques.

L'équipe-action RHUM explore de nouvelles formes de perception active de l'environnement physique et créera des formes adaptatives de communication sociale et d'interaction entre humains et robots, considérés comme des agents numériques du monde physique. L'apprentissage de comportements sensibles aux humains et à la situation sera également étudié, grâce à l'exploration en ligne et active de flux de données multimodaux.

Principaux résultats et travail à venir

Apprentissage et adaptation des comportements des robots pour l'interaction sociale

Doter les robots de compétences socio-communicatives pour les engager dans une interaction homme-robot (HRI pour human-robot interaction) efficace constitue un défi majeur. Nous explorons plusieurs paradigmes pour l'entraînement de modèles comportementaux multimodaux à partir de démonstrations humaines : (a) l'apprentissage par l'observation des interactions homme-robot et l'adaptation des événements sensorimoteurs aux capacités du robot cible [1] ; (b) l'apprentissage à partir de comportements collectés via la téléopération immersive du robot par des pilotes humains [2]. Une attention particulière est également accordée à l'évaluation de ces comportements HRI, notamment grâce à des paradigmes d'évaluation en ligne originaux [3].

La thèse "Acquiring Humain Robot Interaction skills with transfer learning techniques" d'Omar Samir Mohammed, sous la direction de Gérard Bailly et Damien Pellier, portera sur l'acquisition de nouvelles compétences interactives par transfert d'expériences antérieures ou de compétences déjà maîtrisées par un autre robot. Nous étudierons également la décomposition des tâches en compétences sensorimotrices génériques et en compétences interactives. La première application portera sur l'apprentissage par transfert de l'écriture cursive à partir de dessins (c'est-à-dire le sous-titrage) entre l'iCub du GIPSA-Lab et le Baxter du LIG.

Mouvement homme-robot (HRM pour Human-robot motion) 

L'HRM consiste à contrôler la façon dont un robot se déplace parmi les personnes. Dans ce cas, il est essentiel que les mouvements du robot soient à la fois sûrs et appropriés. Sûr signifie que le robot ne doit pas blesser les personnes en les percutant, et approprié signifie que ses mouvements doivent respecter les normes sociales et culturelles qui régissent le comportement des personnes, par exemple en évitant de passer entre deux personnes en conversation.

Les travaux menés au RHUM se sont principalement concentrés sur la sécurité. Éviter les collisions avec des personnes représente un défi, car leur comportement futur est incertain et difficile à anticiper. Ce fait exclut toute sécurité "absolue", c'est-à-dire que les collisions peuvent être inévitables dans certaines circonstances. Notre objectif est donc d'étudier le niveau de sécurité atteignable dans une situation donnée. En considérant un robot bipède et en utilisant des outils développés précédemment au sein de l'équipe, nous avons proposé une stratégie permettant à un robot bipède de se déplacer dans une foule tout en maintenant son équilibre et en assurant la sécurité passive, c'est-à-dire qu'en cas de collision, le robot sera au repos [4]. Ces travaux ont été approfondis lors du stage de master de Hang Yu, financé par le RHUM [5], qui a étudié un niveau de sécurité plus sophistiqué appelé sécurité passive amicale, c'est-à-dire qu'en cas de collision avec une personne, le robot sera au repos et la personne pourra éviter la collision si elle le décide. Le doctorat de Matteo Ciocca, financé par RHUM et supervisé par Thierry Fraichard et Pierre-Brice Wieber, s'appuiera sur et élargira les travaux réalisés dans [5].

Coordinateurs

Gérard Bailly (GIPSA-Lab)

Pierre-Brice Wieber (Inria/LJK)

Olivier Aycard (LIG)

Valorisation

Plusieurs projets complètent cette équipe-action :

• PSPC 1 ROMEO 2 "Développement d’un robot humanoïde assistant et compagnon pour la vie quotidienne" (2012-2017, LJK-BIPOP) avec ALDEBARAN
• H2020 COMANOID "Multi-Contact Collaborative Humanoids in Aircraft Manufacturing" (2015-2019, LJK-BIPOP) avec AIRBUS
• ANR SOMBRERO "Téléopération immersive de robots humanoïdes et apprentissage de modèles de comportements socio-communicatifs" (2014-2018, GIPSA-CRISSP, LIG-MAGMA, LIP et Lab-STICC) avec ALDEBARAN
• Projet Région Rhône-Alpes ARC6 TENSIVE "robots de TEléprésence: Navigation Sociale et Interaction VErbale immersives" (2016-2019, GIPSA-CRISSP et CITI-CHROMA) avec AWABOT et HUMANOO

Publications significatives

[1] A. Mihoub, G. Bailly, C. Wolf and F. Elisei, "Graphical models for social behavior modeling in face-to face interaction", Pattern Recognition Letters, vol. 74, 2016.

[2] G. Gomez, C. Plasson, F. Elisei, F. Noël, and G. Bailly, "Qualitative assesment of a beaming environment for collaborative professional activities" in European Conf. for Virtual Reality and Augmented Reality (EuroVR), 2015.

[3] N. Duc-Canh, G. Bailly and F. Elisei, "Conducting neuropsychological tests with a humanoid robot: design and evaluation" in IEEE Int. Conf. on Cognitive InfoCommunications (CogInfoCom), 2016.

[4] N. Bohórquez, A. Sherikov, D. Dimitrov, and P.-B. Wieber, "Safe navigation strategies for a biped robot walking
in a crowd" in IEEE-RAS Int. Conf. on Humanoid Robots (Humanoids), 2016.

[5] H. Yu, "Safe Navigation of Biped Robots Subject to Passive Friendly Safety and Balance Constraints", Master Report, Univ. Grenoble-Alpes, 2016.