Optimization Techniques for an Ergonomic Human-Robot Interaction
Techniques d’Optimisation pour une Interaction Humain-Robot Ergonomique
Résumé
Human-Robot Interaction (HRI) is a growing field in the robotic community. By its very nature it brings together researchers from various domains including psychology, sociology and obviously robotics who are shaping and designing the robots people will interact with on a daily basis.
As human and robots starts working in a shared environment, the diversity of tasks they can accomplish together is rapidly increasing. This creates challenges and raises concerns to be addressed in terms of safety and acceptance of the robotic systems. Human beings have specific needs and expectations that have to be taken into account when designing robotic interactions. In a sense, there is a strong need for a truly ergonomic human-robot interaction.
In this thesis, we propose methods to include ergonomics and human factors in the motions and decisions planning algorithms, to automatize this process of generating an ergonomic interaction.
The solutions we propose make use of cost functions that encapsulate the human needs and enable the optimization of the robot's motions and choices of actions.
We have applied our method to two common problems of human-robot interaction.
First, we propose a method to increase the legibility of the robot motions to achieve a better understanding of its intentions.
Our approach does not require modeling the concept of legible motions but penalizes the trajectories that leads to late or mispredictions of the robot's intentions during a live execution of a shared task.
In several user studies we achieve substantial gains in terms of prediction time and reduced interpretation errors.
Second, we tackle the problem of choosing actions and planning motions that maximize the physical ergonomics on the human side.
Using a well-accepted ergonomic evaluation function of human postures, we simulate the actions and motions of both the human and the robot, to accomplish a specific task, while avoiding situations where the human could be at risk in terms of working posture.
The conducted user studies show that our method leads to safer working postures and a better perceived interaction.
L’interaction Humain-Robot est un domaine de recherche en pleine expansion parmi la communauté robotique. De par sa nature il réunit des chercheurs venant de domaines variés, tels que psychologie, sociologie et, bien entendu, robotique.
Ensemble, ils définissent et dessinent les robots avec lesquels nous interagirons dans notre quotidien.
Comme humains et robots commencent à travailler en environnement partagés, la diversité des tâches qu'ils peuvent accomplir augmente drastiquement.
Cela créé de nombreux défis et questions qu'il nous faut adresser, en terme de sécurité et d'acceptation des systèmes robotiques.
L'être humain a des besoins et attentes bien spécifiques qui ne peuvent être occultés lors de la conception des interactions robotiques.
D'une certaine manière, il existe un besoin fort pour l'émergence d'une véritable interaction humain-robot ergonomique.
Au cours de cette thèse, nous avons mis en place des méthodes pour inclure des critères ergonomiques et humains dans les algorithmes de prise de décisions, afin d'automatiser le processus de génération d'une interaction ergonomique.
Les solutions que nous proposons se basent sur l'utilisation de fonctions de coût encapsulant les besoins humains et permettent d'optimiser les mouvements du robot et le choix des actions.
Nous avons ensuite appliqué cette méthode à deux problèmes courants d'interaction humain-robot.
Dans un premier temps, nous avons proposé une technique pour améliorer la lisibilité des mouvements du robot afin d'arriver à une meilleure compréhension des ses intentions.
Notre approche ne requiert pas de modéliser le concept de lisibilité de mouvements mais pénalise les trajectoires qui amènent à une interprétation erronée ou tardive des intentions du robot durant l'accomplissement d'une tâche partagée.
Au cours de plusieurs études utilisateurs nous avons observé un gain substantiel en terme de temps de prédiction et une réduction des erreurs d'interprétation.
Puis, nous nous sommes attelés au problème du choix des actions et des mouvements qui vont maximiser l'ergonomie physique du partenaire humain. En utilisant une mesure d'ergonomie des postures humaines, nous simulons les actions et mouvements du robot et de l'humain pour accomplir une tâche donnée, tout en évitant les situations où l'humain serait dans une posture de travail à risque.
Les études utilisateurs menées montrent que notre méthode conduit à des postures de travail plus sûr et à une interaction perçue comme étant meilleure.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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