Human-Robot Teaming : formalization, design, and evaluation of an Intelligent Assistant System to support cooperation
Interaction humain-robots : formalisation, conception et évaluation d'un système d'aide intelligent de soutien à la coopération
Résumé
This thesis presents the design, formalization, and feasibility evaluation of an Intelligent Assistance System (IAS) to support human–robot cooperation (HRC). The research introduces a structured framework to design a cooperation assistant for mixed human–machine teams, combining theoretical modeling, system implementation, and empirical validation. The framework is grounded in two complementary models: Know-How-to-Operate (KHO), which defines the operational competencies of agents, and Know-How-to-Cooperate (KHC), which formalizes cooperative behaviors such as information sharing, interference management, and task allocation. These models are unified in a grid-based coordination structure that formally represents interaction dynamics among the human operator, IAS, and robotic agents, enabling explainable and adaptive decision-making across varying autonomy levels. To operationalize this framework, four ad-hoc cooperation levels are defined—Teleoperation, Decision Support, Autonomous Decision-Making, and Supervised Autonomy—which regulate the balance between human oversight and system autonomy. The IAS architecture was implemented using ROS 2, STRIPS-based planning, and a graphical user interface (GUI) to support real-time monitoring and adaptive plan execution in a search-and-rescue-inspired pick-and-place task involving two RoboMaster EP robots. The experimental evaluation, conducted across seven scenarios with 11 participants confirms the framework’s technical feasibility, such as the IAS consistant and stable behavior. Finally, this research provides foundation for future studies that would aimed at improving cooperation in human-robot teams, by integrating the Know-How-to-Cooperate in the design of the teams structures and behaviors.
Cette thèse présente la conception, la formalisation et l’évaluation de la faisabilité d’un Système d’Assistance Intelligent (IAS) destiné à améliorer la coopération homme–robot (HRC). La recherche introduit un cadre structuré intégrant un assistant à la coopération au sein d’équipes hybrides homme–machine, combinant modélisation théorique, implémentation système et validation expérimentale. Le cadre proposé repose sur deux modèles complémentaires : le Know-How-to-Operate (KHO), qui définit les compétences opérationnelles des agents, et le Know-How-to-Cooperate (KHC), qui formalise les comportements coopératifs tels que le partage d’informations, la gestion des interférences et l’allocation des tâches. Ces modèles sont unifiés au sein d’une structure de coordination basée sur une grille, représentant formellement les dynamiques d’interaction entre l’opérateur humain, l’IAS et les agents robotiques, permettant ainsi une prise de décision explicable et adaptative selon différents niveaux d’autonomie. Pour opérationnaliser ce cadre, quatre niveaux de coopération ad hoc ont été définis — Téléopération, Soutien à la décision, Prise de décision autonome et Autonomie supervisée — afin de réguler l’équilibre entre supervision humaine et autonomie du système. L’architecture de l’IAS a été implémentée en utilisant ROS 2, une planification basée sur STRIPS, et une interface graphique (GUI) permettant la supervision en temps réel et l’exécution adaptative des plans dans une tâche de type “search and rescue” inspirée du pick-and-place, impliquant deux robots RoboMaster EP. L’évaluation expérimentale, réalisée sur sept scénarios avec onze participants confirme la faisabilité technique, ainsi que le comportement cohérent et stable de l'IAS. Enfin, cette recherche fournit les fondations pour de futures études visant à améliorer la coopération humain-robots, en intégrant le Know-How-to-Cooperate dans le conception des structures et comportements au sein de ces équipes.
Domaines
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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