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Theses Year : 2018

Human-Robot Motion: an Attention-Based Approach

Mouvement homme-robot, une approche basée sur l'attention

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Abstract

For autonomous mobile robots designed to share their environment with humans, path safety and efficiency are not the only aspects guiding their motion: they must follow social rules so as not to cause discomfort to surrounding people. Most socially-aware path planners rely heavily on the concept of social spaces; however, social spaces are hard to model and they are of limited use in the context of human-robot interaction where intrusion into social spaces is necessary. In this work, a new approach for socially-aware path planning is presented that performs well in complex environments as well as in the context of human-robot interaction. Specifically, the concept of attention is used to model how the influence of the environment as a whole affects how the robot's motion is perceived by people within close proximity. A new computational model of attention is presented that estimates how our attentional resources are shared amongst the salient elements in our environment. Based on this model, the novel concept of attention field is introduced and a path planner that relies on this field is developed in order to produce socially acceptable paths. To do so, a state-of-the-art many-objective optimization algorithm is successfully applied to the path planning problem. The capacities of the proposed approach are illustrated in several case studies where the robot is assigned different tasks. Firstly, when the task is to navigate in the environment without causing distraction our approach produces promising results even in complex situations. Secondly, when the task is to attract a person's attention in view of interacting with him or her, the motion planner is able to automatically choose a destination that best conveys its desire to interact whilst keeping the motion safe, efficient and socially acceptable.
Pour les robots mobiles autonomes conçus pour partager leur environnement avec les humains, la sécurité et l'efficacité des chemins ne sont pas les seuls aspects à guider leur mouvement: ils doivent suivre des règles sociales pour ne pas gêner les personnes environnantes. La plupart des planificateurs de parcours socialement responsables s'appuient fortement sur le concept d'espaces sociaux; Cependant, les espaces sociaux sont difficiles à modéliser et ils sont d'une utilité limitée dans le contexte de l'interaction homme-robot où une intrusion dans les espaces sociaux est nécessaire. Dans ce travail, une nouvelle approche de la planification de chemins socialement responsable est présentée, qui fonctionne bien dans des environnements complexes ainsi que dans le contexte de l'interaction homme-robot. Plus précisément, le concept d'attention est utilisé pour modéliser l'influence de l'environnement dans son ensemble sur la manière dont le mouvement du robot est perçu par les personnes à proximité. Un nouveau modèle informatique d'attention est présenté, qui estime comment nos ressources attentionnelles sont partagées entre les éléments saillants de notre environnement. Sur la base de ce modèle, le nouveau concept de champ d’attention est introduit et un planificateur de trajectoire basé sur ce domaine est développé afin de produire des chemins socialement acceptables. Pour ce faire, un algorithme d'optimisation à plusieurs objectifs à la pointe de la technologie est appliqué avec succès au problème de planification de chemin. Les capacités de l'approche proposée sont illustrées dans plusieurs études de cas dans lesquelles le robot se voit attribuer différentes tâches. Tout d'abord, lorsque la tâche consiste à naviguer dans l'environnement sans causer de distraction, notre approche produit des résultats prometteurs, même dans des situations complexes. Deuxièmement, lorsque la tâche consiste à attirer l'attention d'une personne en vue d'interagir avec elle, le planificateur de mouvement est en mesure de choisir automatiquement une destination qui exprime le mieux son désir d'interaction tout en gardant le mouvement sûr, efficace et socialement acceptable.
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Dates and versions

tel-01864355 , version 1 (29-08-2018)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01864355 , version 1

Cite

Rémi Paulin. Human-Robot Motion: an Attention-Based Approach. Robotics [cs.RO]. Université Grenoble Alpes, 2018. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01864355⟩
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