Cognitive approach for representing the haptic physical human-humanoid interaction
Approche cognitive pour la représentation de l’interaction proximale haptique entre un homme et un humanoïde
Résumé
Robots are very close to arrive in our homes. But before doing so, they must master physical interaction with humans, in a safe and efficient way. Such capacities are essential for them to live among us, and assit us in various everyday tasks, such as carrying a piece of furniture. In this thesis, we focus on endowing the biped humanoid robot HRP-2 with the capacity to perform haptic joint actions with humans. First, we study how human dyads collaborate to transport a cumbersome object. From this study, we define a global motion primitives' model that we use to implement a proactive behavior on the HRP-2 robot, so that it can perform the same task with a human. Then, we assess the performances of our proactive control scheme by perfoming user studies. Finally, we expose several potential extensions to our work: self-stabilization of a humanoid through physical interaction, generalization of the motion primitives' model to other collaboratives tasks and the addition of visionto haptic joint actions.
Les robots sont tout près d'arriver chez nous. Mais avant cela, ils doivent acquérir la capacité d'interagir physiquement avec les humains, de manière sûre et efficace. De telles capacités sont indispensables pour qu'il puissent vivre parmi nous, et nous assister dans diverses tâches quotidiennes, comme porter une meuble. Dans cette thèse, nous avons pour but de doter le robot humanoïde bipède HRP-2 de la capacité à effectuer des actions haptiques en commun avec l'homme. Dans un premier temps, nous étudions comment des dyades humains collaborent pour transporter un objet encombrant. De cette étude, nous extrayons un modèle global de primitives de mouvement que nous utilisons pour implémenter un comportement proactif sur le robot HRP-2, afin qu'il puisse effectuer la même tâche avec un humain. Puis nous évaluons les performances de ce schéma de contrôle proactif au cours de tests utilisateurs. Finalement, nous exposons diverses pistes d'évolution de notre travail: la stabilisation d'un humanoïde à travers l'interaction physique, la généralisation du modèle de primitives de mouvements à d'autres tâches collaboratives et l'inclusion de la vision dans des tâches collaboratives haptiques.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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