Inferring intentions through state representations in cooperative human-robot environments

Résumé : Les humains et les robots travaillant en toute sécurité et en parfaite harmonie dans un environnement est l'un des objectifs futurs de la communauté robotique. Quand les humains et les robots peuvent travailler ensemble dans le même espace, toute une catégorie de tâches devient prête à l'automatisation, allant de la collaboration pour l'assemblage de pièces, à la manutention de pièces et de materiels ainsi qu'à leur livraison. Garantir la sûreté des humains nécessite que le robot puisse être capable de surveiller la zone de travail, déduire l'intention humaine, et être conscient suffisamment tôt des dangers potentiels afin de les éviter.Des normes existent sur la collaboration entre robots et humains, cependant elles se focalisent à limiter les distances d'approche et les forces de contact entre l'humain et le robot. Ces approches s'appuient sur des processus qui se basent uniquement sur la lecture des capteurs, et ne tiennent pas compte des états futurs ou des informations sur les tâches en question. Un outil clé pour la sécurité entre des robots et des humains travaillant dans un environnement inclut la reconnaissance de l'intention dans lequel le robot tente de comprendre l'intention d'un agent (l'humain) en reconnaissant tout ou partie des actions de l'agent pour l'aider à prévoir les actions futures de cet agent. La connaissance de ces actions futures permettra au robot de planifier sa contribution aux tâches que l'humain doit exécuter ou au minimum, à ne pas se mettre dans une position dangereuse.Dans cette thèse, nous présentons une approche qui est capable de déduire l'intention d'un agent grâce à la reconnaissance et à la représentation des informations de l'état. Cette approche est différente des nombreuses approches présentes dans la littérature qui se concentrent principalement sur la reconnaissance de l'activité (par opposition à la reconnaissance de l'état) et qui « devinent » des raisons pour expliquer les observations. Nous déduisons les relations détaillées de l'état à partir d'observations en utilisant Region Connection Calculus 8 (RCC-8) et ensuite nous déduisons les relations globales de l'état qui sont vraies à un moment donné. L'utilisation des informations sur l'état sert à apporter une contribution plus précise aux algorithmes de reconnaissance de l'intention et à générer des résultats qui sont equivalents, et dans certains cas, meilleurs qu'un être humain qui a accès aux mêmes informations.
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Thèse
Robotics [cs.RO]. Université de Bourgogne, 2014. English. <NNT : 2014DIJOS064>
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Soumis le : lundi 6 juillet 2015 - 16:24:05
Dernière modification le : vendredi 2 juin 2017 - 03:40:37
Document(s) archivé(s) le : mercredi 26 avril 2017 - 00:26:23

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Craig Schlenoff. Inferring intentions through state representations in cooperative human-robot environments. Robotics [cs.RO]. Université de Bourgogne, 2014. English. <NNT : 2014DIJOS064>. <tel-01172004>

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