Fondamentaux : concevoir des interactions fluides entre l’Homme et le cobot

La cobotique et sa large palette d’outils

Se coordonner à deux pour une tâche simple, par exemple déplacer une armoire, peut être compliqué ! Mais si l’un des partenaires est un cobot, la tâche devient encore plus complexe. Comment découper une tâche en séquences ? Qui dirige et qui exécute, pour chaque séquence ? Comment le cobot peut-il percevoir, interpréter, anticiper les gestes de l’opérateur ? Comment doser la force et l’accélération de ses mouvements ? Comment prévenir les accidents sans entraver la liberté de mouvement de l’humain ?

Pour traiter ces questions, les chercheurs utilisent une large palette d’outils : simulation, expériences de terrain, modèles ensemblistes, sciences cognitives…

Vers un robot au comportement « socialement acceptable »

Un robot compagnon placé dans une salle d’attente d’hôpital gérontologique et chargé de renseigner, rassurer, divertir les patients et leur famille… Tel est l’objectif du projet européen Spring, coordonné par Inria (équipe-projet Perception). Le cobot doit adopter un comportement « socialement acceptable » qui facilitera ses interactions avec une personne seule ou un petit groupe.

Inventorier toutes les situations et définir pour chacune le comportement idéal est impossible. Les chercheurs ont donc opté pour un apprentissage par « renforcement ». Ils définissent les critères d’une interaction réussie, par exemple sa durée minimale. Puis ils soumettent le cobot à des situations simulées et évaluent son comportement au regard de leurs critères. Dans un second temps, le cobot poursuivra son apprentissage avec des personnes en chair et en os.

Un tel robot peut jouer un rôle d’accompagnant pendant la visite d’une personne âgée à l’hôpital : son aspect sympathique favorise l’engagement de la personne dans l’interaction, surtout si elle présente des troubles cognitifs du type maladie d’Alzheimer. De plus, il peut proposer des conversations et des activités de loisir et de détente qui font partie d’une prise en charge globale de qualité, en complément des soins des professionnels de santé.

Maribel Pino, Directrice du Broca Living Lab, Hôpital Broca – Assistance Publique – Hôpitaux de Paris

Pour en savoir plus

Le projet européen Spring

Véhicule autonome et piétons, une cohabitation à inventer

C’est en puisant dans les ressources de la psychologie sociale, de la proxémique*, du machine learning et du deep learning que les équipes-projets Chroma et Pervasive s’attellent à une tâche délicate : optimiser la cohabitation d’un véhicule autonome avec des piétons en zone urbaine dense. Cela suppose que le véhicule « voie » le piéton, interprète son attitude pour prédire son comportement (compte-t-il traverser ?), sache lui-même adresser un signal clair au piéton, par exemple grâce à des LED placées sur la carrosserie, etc. Il faudra des années pour maîtriser ces multiples scénarios d’interaction, où la tâche commune au robot et à l’humain n’est autre que… l’évitement.

* étude des espaces physiques entre personnes que nous adoptons inconsciemment

Un « arbre des futurs possibles » pour programmer un équipier volant

Un ouvrier qui travaille sur échafaudage peut-il être approvisionné en pièces et en outils par un drone autonome à bras manipulateur ? Le scénario est envisagé par le projet ANR Flying coworker. Il est complexe : le drone ne se basera que sur l’observation visuelle de l’ouvrier pour agir. Et ce dernier n’aura envie de coopérer que si le drone intervient à bon escient.

Les outils de l'équipe-projet Larsen, engagée dans le projet, décrivent un « arbre des futurs possibles ». Il s’agit, un peu comme aux échecs, de prédire avant chaque action du drone comment l’ouvrier peut réagir. Même après élagage des hypothèses (« branches ») non pertinentes, cet arbre en compte plusieurs milliers. Il servira de base à l’algorithme de pilotage du drone. 

Pour en savoir plus

« L’équipier volant – The flying coworker », Agence nationale de la recherche