Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Apprentissage de tâches sous supervision humaine en robotique développementale
Directeur de thèse:
Mohamed CHETOUANI (ISIR (EDITE))
Directeur de thèse:
Olivier SIGAUD (ISIR (EDITE))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
La robotique développementale s'inspire de travaux sur le développement cognitif de l'enfant pour mettre au point des robots qui apprennent en interagissant avec leur environnement [Lungarella et al., 2003]. Outre l'environnement physique, l'environnement social peut jouer un rôle prépondérant dans cet apprentissage. Un tuteur humain est susceptible de guider le robot via divers types de signaux sociaux, par exemple en lui montrant des comportements à apprendre ou des buts à atteindre, en encourageant ou décourageant des tentatives, ou bien en exprimant son approbation ou sa désapprobation vis-à-vis de comportements réalisés [Thomaz et Brezeal, 2008]. Une difficulté majeure pour le robot est qu'il doit apprendre à interpréter ces signaux dont la signification ne lui est pas donnée a priori, en même temps qu'il apprend à interagir avec l'environnement physique.
La thèse se situe à l'intersection entre robotique développementale et interaction humain-robot et, au sein de ces vastes champs de recherches, nous abordons un cadre d'interaction spécifique, celui du robot apprenant sous la supervision d'un tuteur humain [Cederborg et Oudeyer, 2012]. Pour que ces robots puissent effectivement apprendre de nouveaux comportements et nouvelles tâches, il est nécessaire de développer des mécanismes d’apprentissage pouvant faire face à différents types d’intervention humaine. Plus spécifiquement, il s’agit (i) de montrer ce que la prise en compte de signaux de guidage peut apporter à l'apprentissage du robot, (ii) de caractériser et de modéliser la nature des interactions entre le tuteur humain et le robot apprenant (e.g. signaux explicites, implicites). Ces travaux de thèse déboucheront sur une architecture permettant l’apprentissage d’un robot sous supervision d’un humain en exploitant des modèles de l’environnement et de l’interaction sociale.
Doctorant.e: Fournier Pierre