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Learning socio-communicative behaviors of a humanoid robot by demonstration

Soutenance de la thèse de Duc Canh NGUYEN le 22/10/2018 à 14:00:00

Lieu :GIPSA-lab, 11 rue des Mathématiques, 38402 SAINT MARTIN D'HERES CEDEX - bâtiment D, salle Mont-Blanc


Ecole Doctorale :Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)
Structure de rattachement :
Directeur de thèse : Gérard BAILLY

 

Financement(s) :
-Contrat doctoral
-Sans financement

 

Date d'entrée en thèse: 01/10/2015
Date de soutenance: 22/10/2018


Composition du jury :CHETOUANI, Mohamed, Professeur, UPMC, ISIR/Paris (Rapporteur)
GAUSSIER, Philippe, Professeur, UCP, ETIS/Cergy Pontoise (Rapporteur)
PELLERIN, Denis, Professeur, UGA, GIPSA-lab/Grenoble, (Examinateur)
LEFORT, Mathieu, Maître de conférence, UCB, LIRIS/Lyon (Examinateur)
BAILLY, Gérard, Directeur de recherche CNRS, GIPSA-lab/Grenoble (Directeur de thèse)
ELISEI, Frédéric, Ingénieur de recherche CNRS, GIPSA-lab/Grenoble (Co-directeur de thèse)


Résumé:RÉSUME DE THÈSE
La robotique d'assistance sociale (SAR) fait référence à des robots qui aident les gens par des interactions sociales plutôt que par des interactions physiques comme aider les enfants autistes, prendre soin des personnes âgées, aider les gens à garder une habitude saine, etc. Parce que nous, humains, interagissons à travers des signaux multimodaux bidirectionnels coordonnés (paroles, expressions faciales, mouvements du bras, du regard et de la tête, etc.) pour transmettre et percevoir l'information, le SAR doit être conçu pour se conformer aux boucles socio-communicatives humaines, de manière que les usagers comprennent les robots aussi facilement qu'ils comprennent leurs congénères.
Le but de notre travail est de construire un cadre d'apprentissage permettant à un robot humanoïde d'interagir de façon transparente avec l'homme lors de l'exécution de tâches professionnelles telles que jouer le rôle d'un neuropsychologue interagissant avec des patients atteints de la maladie d'Alzheimer. Dans cette thèse, je présente comment nous pouvons passer de l'interaction humain-humain à l'interaction homme-robot et comment fournir au robot des comportements interactifs multimodaux qui soient plaisants et efficaces.
In English:
Socially assistive robotics (SAR) refer to robots that help people through social interactions rather than just by physical interaction such as helping autism children, taking care of elderly people, helping people maintaining the healthy habit, etc. Because we, humans, interact with each other through complicated bidirectional multimodal signals (speech, facial expressions, arm, gaze, and head movements, etc.) to convey and perceive information, the SAR needs to be designed to conform to human socio-communicative loops so that people could intuitively be able to understand the robots as easily as they understand other people. The aim of our work is to build a framework that teaches a humanoid robot to seamlessly interact with humans when performing professional tasks such as playing roles of a neuro-psychologist interacting with Alzheimer patients. In this thesis, I present how we can transfer from human-human interaction to human-robot interaction and how to provide the robot with multimodal interactive behaviors that are pleasant and efficient.


GIPSA-lab, 11 rue des Mathématiques, Grenoble Campus BP46, F-38402 SAINT MARTIN D'HERES CEDEX - 33 (0)4 76 82 71 31