Navigation Sociale Adaptative du Robot en Environnement Humain dans une Ecologie Réelle d'Usages

Lors de cette séance, Philip Scales présentera les recherches issues de sa thèse et soutenue en 2024.

Les entreprises et les équipes de recherche cherchent à déployer des robots mobiles pour effectuer diverses tâches de navigation dans des environnements partagés avec des humains. Les premières approches étaient basées sur des algorithmes de navigation classiques qui considèrent les humains comme de simples obstacles, ce qui entraîne un comportement indésirable des robots. Le domaine de la navigation sociale vise à concevoir des algorithmes qui tiennent compte de facteurs sociaux tels que l'espace personnel, les normes sociales ou la prévisibilité et la fluidité du mouvement.

Malgré ces améliorations, des problèmes subsistent quant à l'acceptation des robots, et l'ensemble des variables qui devraient être contrôlées par un algorithme de navigation sociale n'est pas connu. D’autre part, les humains ont tendance à attribuer des intentions sociales, attitudes ou affects à la manière dont un robot se déplace.

Cette recherche aborde les questions suivantes : Quelles caractéristiques du mouvement du robot suscitent différentes attributions d'attitudes sociales ? Comment pouvons-nous concevoir un algorithme de navigation qui permette de contrôler ces caractéristiques ? Quel est l'impact de la perception sociale du robot sur la façon dont les gens interagissent avec lui et l'évaluent ? Pour répondre à ces questions, nous proposons de concevoir un algorithme de navigation sociale capable d'adapter le mouvement du robot en fonction de son impact sur la perception sociale humaine, sur la base d'une compréhension de la perception des robots mobiles acquise grâce à des études expérimentales.

Intervenant

Philip Scales a obtenu sa thèse sur la thématique de la navigation sociale de l'Université Grenoble Alpes en 2024. Encadré par Olivier Aycard (GIPSA) et Véronique Aubergé (LIG), ses travaux portaient sur la façon dont des attitudes sociales peuvent être attribuées aux robots en fonction de leur style de navigation, appelé prosodie de la navigation. Suite à des expériences de perception, un algorithme de navigation paramétrable a été conçu et déployé, permettant de choisir la prosodie de navigation du robot, et ainsi changer la perception qu'en ont les humains. De manière générale, il s'intéresse à l'intersection entre les algorithmes de robotique en environnement humain et les expériences permettant de mieux comprendre l'interaction humain-robot.