Collaborateurs humains et robots humanoïdes : contagions motrices et prise en charge de l'ensemble du corps
Human and humanoid robot co-workers : motor contagions and whole-body handover
Résumé
The work done in this thesis is about the interactions between human and humanoid robot HRP-2Kai as co-workers in the industrial scenarios The research topics in the thesis are divided into two categories. In the context of non-physical human-robot interactions, the studies conducted in the 1st part of this thesis are mostly motivated by social interactions between human and humanoid robot co-workers, which deal with the implicit behavioural and cognitive aspects of interactions. While in the context of physical human-robot interactions, the 2nd part of this thesis is motivated by the physical manipulations during object handover between human and humanoid robot co-workers in close proximity using humanoid robot whole-body control framework and locomotion.We designed a paradigm and a repetitive task inspired by the industrial Pick-n-Place movement task, in first HRI study, we examine the effect of motor contagions induced in participants during (we call it on-line contagions) and after (off-line contagions) the observation of the same movements performed by a human, or a humanoid robot co-worker.The results from this study have suggested that off-line contagions affects participant's movement velocity while on-line contagions affect their movement frequency. Interestingly, our findings suggest that the nature of the co-worker, (human or a robot), tend to influence the off-line contagions significantly more than the on-line contagions.Under the same paradigm and repetitive industrial task, we systematically varied the robot behaviour and observed whether and how the performance of a human participant is affected by the presence of the humanoid robot. We also investigated the effect of physical form of humanoid robot co-worker where the torso and head were covered, and only the moving arm was visible to the human participants. Later, we compared these behaviours with a human co-worker and examined how the observed behavioural effects scale with experience of robots.Our results show that the human and humanoid robot co-workers have been able to affect the performance frequencies of the participants, while their task accuracy remained undisturbed and unaffected. However, with the robot co-worker, this is true only when the robot head and torso were visible, and a robot made biological movements.Next, in pHRI study, we designed an intuitive bi-directional object handover routine between human and biped humanoid robot co-worker using whole-body control and locomotion, we designed models to predict and estimate the handover position in advance along with estimating the grasp configuration of an object and active human hand during handover trials. We also designed a model to minimize the interaction forces during the handover of an unknown mass object along with the timing of the object handover routine.We mainly focused on three important key features during handover, and we answered the following questions, ---when (timing), where (position in space), how (orientation and interaction forces) of the handover.we present a generalized handover controller, where both human and the robot is capable of selecting either of their hand to handover and exchange the object. Furthermore, by utilizing a whole-body control configuration, our handover controller is able to allow the robot to use both hands simultaneously during the object handover. Depending upon the shape and size of the object that needs to be transferred.Finally, we explored the full capabilities of a biped humanoid robot and added a scenario where the robot needs to proactively take few steps in order to handover or exchange the object between its human co-worker. We have tested this scenario on real humanoid robot HRP-2Kai during both when human-robot dyad uses either single or both hands simultaneously.
L'interaction homme-robot est un domaine émergent qui couvre plusieurs aspects des sciences humaines et d'ingénierie robotique. Le travail effectué dans cette thèse porte sur les interactions entre l'homme et un robot humanoïde vu comme un collaborateur dans des scénarios plutôt industriels. Dans ce contexte, les études que nous avons menées dans la première partie de cette thèse ont examiné l'influence que peuvent avoir une certaine façon de programmer les tâches d'un robot humanoïde sur le comportement de partenaires humains. Nous avons choisi un paradigme de tâches d'inspiration industrielle: Pick-n-Place. Dans le contexte des interactions homme-robot (pHRI), nous avons développé un nouveau framework de transfert d'objets bi-manuel utilisant le contrôle corps complet, et la locomotion d'un robot dans la 2ème partie de cette thèse.Lorsqu'un agent humain ou robotique effectue une action suivie de l'observation de cette action par une personne tièrce, des effets comportementaux implicites tels que des contagions motrices font que certaines caractéristiques (paramètres cinématiques, but ou résultat) de cette action deviennent semblables à l'action observée. Cependant, des études antérieures sur les contagions motrices ont examiné les effets induits soit pendant l'observation de l'action, soit après, mais jamais ensemble. C'est pourquoi il n'est pas établi si ces effets sont distincts les uns des autres, et en quoi ils sont different.Dans le chapitre 2, au cours du paradigme de tâche de mouvement répétitif Pick-n-Place, nous avons examiné l'effet des contagions motrices induites chez les participants pendant (contagions en-ligne) et après (contagions hors-ligne). Les mêmes mouvements en question sont effectués soit par une personne ou par un robot humanoïde, le répétiteur par contre est toujours une autre personne. Nous avons examiné en particulier les trois questions suivantesDans le Chapitre 3, sous le même paradigme de tâche répétitive et avec l'ajout de quelques conditions supplémentaires, nous avons systématiquement varié le comportement du robot, et observé comment la performance d'un observateur humain est affectée par la présence d'un agent humanoïde. Nous avons également étudié l'effet de la forme physique du robot humanoïde où le torse et la tête étaient couverts, et où seul le bras était visible pour les participants humains. Plus tard, nous avons comparé ces comportements avec ceux d'une personne et examiné comment le comportement observé change avec l'expérience des robots.Dans le chapitre 4, nous avons conçu un framework pour le transfert d'un objet entre un homme et un robot humanoïde dans un contexte d'interaction physique. Nous avons concentré nos efforts sur l'élaboration d'un framework de transfert simple mais robuste et efficace. Nous avons introduit un transfert bidirectionnel intuitif d'objets entre utilisant le contrôle corps complet en synchronization avec la locomotion. Tout au long de ce chapitre, le problème du transfert bidirectionnel d'objets entre une personne et un humanoïde a été traité avec la perspective d'atteindre un mouvement fluide continu et ponctuel. Au départ, nous avons commencé par concevoir un framework général dans lequel nous avons développé des modèles pour prédire la position de la main humaine convergeant au point de transfert, ainsi que pour estimer la configuration de saisie de l'objet et de la main humaine active pendant le transfert. Nous avons également conçu un modèle pour minimiser les forces d'interaction lors de la phase de remise d'un objet de masse inconnu ainsi que pour minimiser la durée totale de la remise d'un objet. Nous avons conçu ces modèles pour répondre à trois questions importantes liées à la remise d'objet robot humain ---quand (timing), où (position cartesienne) et comment (orientation et forces d'interaction) pendant un transfert.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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