Lie detection in human-robot interactions using noninvasive and minimally-invasive devices and sensors
Détection du mensonge dans le cadre des interactions homme-robot à l'aide de capteurs et dispositifs non invasifs et mini invasifs
Résumé
Social Robotics focuses on improving the ability of robots to interact with humans, including the capacity to understand their human interlocutors. When endowed with such capabilities, social robots can be useful to their users in a large variety of contexts: as guides, play partners, home assistants, or, most importantly, when being used for therapeutic purposes.Socially Assistive Robots (SAR) aim to improve the quality of life of their users by means of social interactions. Vulnerable populations of users, like people requiring rehabilitation, therapy or permanent assistance, benefit the most from the aid of SARs. One of the responsibilities of such robots is to make sure their users respect their therapeutic and medical recommendations, and human users are not always cooperative. As it has been observed in previous studies, humans sometimes deceive their robot caretakers in order to avoid following their recommendations. The former therefore end up deteriorating their medical condition and render the latter incapable of fulfilling theirs duties. Therefore, SARs and especially their users would benefit if robots were able to detect deception in Human-Robot Interactions (HRI).This thesis explores the physiological and behavioural manifestations and cues associated to deception in HRI, based on previous research done in inter-human interactions. As we consider that it is highly important to not impair the quality of the interaction in any way, our work focuses on the evaluation of these manifestations by means of noninvasive and minimally-invasive devices, such as RGB, RGB-D and thermal cameras as well as wearable sensors.To this end, we have designed a series of in-the-wild interaction scenarios during which participants are enticed to lie. During these experiments, we monitored the participants' heart rate, respiratory rate, skin temperature, skin conductance, eye openness, head position and orientation, and their response time to questions using noninvasive and minimally-invasive devices and sensors. We attempted to correlate the variations of the aforementioned parameters to the veracity of the participants' answers and statements. Moreover, we have studied the impact of the nature of the interlocutor (human or robot) on the participants' manifestations.We believe that this thesis and our results represent a major step forward towards the development of robots that are able to establish the honesty and trustworthiness of their interlocutors, thus improving the quality of HRI and the ability of SARs to perform their duties and to improve the quality of life of their users.
La Robotique Sociale met l’accent sur l'amélioration de l’aptitude des robots d’interagir avec les humains, y compris la capacité de comprendre leurs interlocuteurs humains. Munis de telles capacités, les robots sociaux peuvent améliorer la qualité de vie de leurs utilisateurs dans une grande variété de contextes: en tant que guides, partenaires de jeux, assistants à domicile, ou, le plus important, pour des buts therapeutiques.Les Robots Sociaux Assistants (RSA) visent à améliorer la qualité de vie de leurs utilisateurs à travers des interactions sociales. Les populations d’utilisateurs vulnérables, comme ceux qu’ont besoin de réhabilitation, thérapie ou assistance permanente, sont ceux qui bénéficient le plus de l’aide des RSAs. Une des responsabilités de ces robots est de s’assurer que leurs utilisateurs respectent les reccomendations therapeutiques et medicales, tant que les utilisateurs humains ne sont pas toujours coopérants. Comme certaines études ont montré, les humains tentent parfois de tromper leurs robots assistants afin d’éviter de respecter leurs recommandations. Les premiers vont donc finir par détériorer leur état de santé et par rendre les derniers incapables d'accomplir leurs tâches. Par conséquent, les RSAs et d’autant plus leurs utilisateurs bénéficieraient si les robots étaient capables de détecter les mensonges dans le cadre des Interactions Homme-Robot (IHR).Cette thèse explore les manifestations et signaux physiologiques et comportementaux associés au mensonge dans le contexte de l’IHR, à partir de la recherche similaire faite dans le cadre des interactions interhumaines. Compte tenu du fait que nous considérons qu’il est très important de ne pas détériorer la qualité de l’interaction de façon significative, notre travail se concentre sur l’évaluation de ces manifestations uniquement à l’aide des moyens et dispositifs non-invasifs et minimalement-invasifs, comme les caméras RGB, RGB-D et thermales, aussi bien que des capteurs portables.À ce but, nous avons conçu plusieurs scénarios d'interaction in-the-wild pendant lesquelles les participants sont incités à mentir. Pendant ces expériences, nous surveillons et mesurons la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire, la température de la peau, la conductivité de la peau, l’ouverture des yeux, la position et l’orientation de la tête aussi bien que le temps de réponse aux questions des participants, à l’aide de capteurs et dispositifs non-invasifs et minimalement invasifs. Nous avons cherché des corrélations entre les variations des paramètres susmentionnés et la véracité des réponses et des affirmations des participants. En plus, nous avons aussi étudié l’impact de la nature de l’interlocuteur (humain ou robot) sur les manifestations des participants.Nous considérons que cette thèse et nos résultats représentent un grand pas en avant vers le développement de robots capables d’établir si leurs interlocuteurs sont honnêtes ou pas, et ainsi d'améliorer la qualité des IHRs et la capacité des RSAs d’exercer leurs fonctions et d'améliorer la qualité de vie de leurs utilisateurs.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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