Modélisation computationnelle de la coopération physique patient-robot : De la prédiction du mouvement pathologique pour la commande de robots d'assistance à l'étude de l'interaction humain-robot - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2021

Computational modeling of physical patient-robot cooperation: From pathological motion prediction for assistive robot control to the study of human-robot interaction

Modélisation computationnelle de la coopération physique patient-robot : De la prédiction du mouvement pathologique pour la commande de robots d'assistance à l'étude de l'interaction humain-robot

Résumé

This work presents how computational modeling can be used at different levels of human-robot interaction. In particular, we see how anticipation can improve this interaction at different time horizons but also how modeling can be done at different cognitive levels of the interaction. Short term anticipatory modeling allows to improve the control loop by decoupling the non-linearities giving information about the state of the interaction to adapt the parameters of the control. This short-term modeling also allows, as a predictor, to judge or supervise the quality of execution of the modeled movement, whether healthy or pathological. When the anticipation is in the medium term, the modeling allows us to observe the subject's intention. This describes, among other things, the interaction as a sequence of objectives of the robot, the model guessing the sequences of intentions. From the human's point of view, this collaboration with the machine seems natural and intuitive, as it takes into account changes of mind and errors. Finally, long-term anticipation allows having commands at the interaction level. It allows to set up of dynamic role changes (leader/follower) between the user and the robot. These models have been used in kinesthetic negotiation scenarios of direction (go left or right). Interaction modeling has also led to studies on the evocative power of the programmed action in the robot. This work presents some early and encouraging results on trust and agentivity during the interaction. Trust, for example, has been shown to be transmissible through the kinesthetic channel. This work opens perspectives on how such models can be used to improve the intelligibility of robots during their interactions with humans.
Ce travail présente comment la modélisation computationnelle peut être utilisée à différents niveaux de l’interaction humain-robot. Nous voyons plus particulièrement comment l’anticipation permet d’améliorer cette interaction à différents horizons de temps mais aussi la modélisation peut se faire sur différents niveaux cognitifs de l’interaction. La modélisation anticipative à court terme permet d'améliorer la boucle de commande en découplant les non-linéarités donnant des informations de l’état de l’interaction pour adapter les paramètres de la commande. Cette modélisation à court terme permet aussi, en tant que prédicteur, de juger ou superviser la qualité d'exécution du mouvement modélisé qu’il soit sain ou pathologique. Lorsque l'anticipation est à moyen terme, la modélisation permet d’observer plutôt l'intention du sujet. Cela décrit entre autre l'interaction comme un enchaînement d'objectifs du robot, le modèle devinant les enchaînements d’intentions. Du point de vue de l'humain, cette collaboration avec la machine semble naturelle et intuitive, car elle prend en compte les changements d’avis et les erreurs. Enfin, une anticipation à long terme, permet d'avoir des commandes au niveau de l'interaction. Elle permet de mettre en place des changements dynamiques de rôles (leader/follower) entre l'utilisateur et le robot. Ces modèles ont été utilisés dans des scenarii de négociation kinesthésique de direction (aller à gauche ou à droite). La modélisation de l’interaction a mené aussi à des études sur le pouvoir d’évocation de l'action programmée dans le robot. Ce travail présente des résultats balbutiants et encourageants sur la confiance et l’agentivité durant l’interaction. La confiance, par exemple, s’est montrée transmissible par le biais du canal kinesthésique. Ce travail ouvre des perspectives sur comment de tels modèles peuvent être utilisés pour améliorer l’intelligibilité des robots durant ses interactions avec l’humain.
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  • HAL Id : tel-03982729 , version 1

Citer

Ludovic Saint-Bauzel. Modélisation computationnelle de la coopération physique patient-robot : De la prédiction du mouvement pathologique pour la commande de robots d'assistance à l'étude de l'interaction humain-robot. Interface homme-machine [cs.HC]. Sorbonne Université, 2021. ⟨tel-03982729⟩
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