L'interaction homme-robot arrive dans une phase intéressante ou la relation entre un homme et un robot est envisage comme 'un partenariat plutôt que comme une simple relation maitre-esclave. Pour que cela devienne une réalité, le robot a besoin de comprendre le comportement humain. Il ne lui suffit pas de réagir de manière appropriée, il lui faut également être socialement proactif. Pour que ce comportement puis être mise en pratique le roboticien doit s'inspirer de la littérature déjà riche en sciences sociocognitives chez l'homme. Dans ce travail, nous allons identifier les éléments clés d'une telle interaction dans le contexte d'une tâche commune, avec un accent particulier sur la façon dont l'homme doit collaborer pour réaliser avec succès une action commune. Nous allons montrer l'application de ces éléments au cas un système robotique afin d'enrichir les interactions sociales homme-robot pour la prise de décision. A cet égard, une contribution a la gestion du but de haut niveau de robot et le comportement proactif est montre. La description d'un modèle décisionnel d'collaboration pour une tâche collaboratif avec l'humain est donnée. Ainsi, l'étude de l'interaction homme robot montre l'intéret de bien choisir le moment d'une action de communication lors des activités conjointes avec l'humain / Human Robot Interaction is entering into the interesting phase where the relationship with a robot is envisioned more as one of companionship with the human partner than a mere master-slave relationship. For this to become a reality, the robot needs to understand human behavior and not only react appropriately but also be socially proactive. A Companion Robot will also need to collaborate with the human in his daily life and will require a reasoning mechanism to manage thecollaboration and also handle the uncertainty in the human intention to engage and collaborate. In this work, we will identify key elements of such interaction in the context of a collaborative activity, with special focus on how humans successfully collaborate to achieve a joint action. We will show application of these elements in a robotic system to enrich its social human robot interaction aspect of decision making. In this respect, we provide a contribution to managing robot high-level goals and proactive behavior and a description of a coactivity decision model for collaborative human robot task. Also, a HRI user study demonstrates the importance of timing a verbal communication in a proactive human robot joint action

Le nuage de points 3D est la donnée obtenue par la majorité des méthodes de numérisation surfacique actuelles. Nous nous intéressons ainsi dans cette thèse à l'utilisation de nuages de points comme unique représentation explicite de surface. Cette thèse présente deux contributions en traitements basés points. La première contribution proposée est une nouvelle méthode de rendu de nuages de points bruts et massifs par opérateurs pyramidaux en espace image. Cette nouvelle méthode s'applique aussi bien à des nuages de points d'objets scannés, que de scènes complexes. La succession d'opérateurs en espace image permet alors de reconstruire en temps réel une surface et d'en estimer des normales, ce qui permet par la suite d'en obtenir un rendu par ombrage. De plus, l'utilisation d'opérateurs pyramidaux en espace image permet d'atteindre des fréquences d'affichage plus élevées d'un ordre de grandeur que l'état de l'art .La deuxième contribution présentée est une nouvelle méthode de simulation numérique en mécanique des fluides en volumes immergés par reconstruction implicite étendue. La méthode proposée se base sur une nouvelle définition de surface implicite par moindres carrés glissants étendue à partir d'un nuage de points. Cette surface est alors utilisée pour définir les conditions aux limites d'un solveur Navier-Stokes par éléments finis en volumes immergés, qui est utilisé pour simuler un écoulement fluide autour de l'objet représenté par le nuage de points. Le solveur est interfacé à un mailleur adaptatif anisotrope qui permet de capturer simultanément la géométrie du nuage de points et l'écoulement à chaque pas de temps de la simulation. / Most surface 3D scanning techniques produce 3D point clouds. This thesis tackles the problem of using points as only explicit surface representation. It presents two contributions in point-based processing. The first contribution is a new raw and massive point cloud screen-space rendering algorithm. This new method can be applied to a wide variety of data from small objects to complex scenes. A sequence of screen-space pyramidal operators is used to reconstruct in real-time a surface and estimate its normals, which are later used to perform deferred shading. In addition, the use of pyramidal operators allows to achieve framerate one order of magnitude higher than state of the art methods. The second proposed contribution is a new immersed boundary computational fluid dynamics method by extended implicit surface reconstruction. The proposed method is based on a new implicit surface definition from a point cloud by extended moving least squares. This surface is then used to define the boundary conditions of a finite-elements immersed boundary transient Navier-Stokes solver, which is used to compute flows around the object sampled by the point cloud. The solver is interfaced with an anisotropic and adaptive meshing algorithm which refines the computational grid around both the geometry defined by point cloud and the flow at each timestep of the simulation.

Bientôt, les robots ne travailleront plus de manière isolée mais avec nous. Ils entrent peu à peu dans notre vie de tous les jours pour coopérer, assister, aider, servir, apprendre, enseigner ou même jouer avec l'homme. Dans ce contexte, nous considérons que ce ne doit pas être à l'homme de s'adapter au robot. Au contraire, le robot doit être capable d'intégrer, dans ses stratégies de planification et de décision, différents facteurs d'effort et de confort et de prendre en compte les préférences et désirs de l'homme ainsi que les normes sociales de son environnement. Tout en respectant les principes de sécurité réglementaire, le robot doit se comporter, naviguer, manipuler, communiquer et apprendre d'une manière qui soit pertinente, acceptée et compréhensible par l'homme. Cette thèse explore et définit les ingrédients clés nécessaires au robot pour développer une telle intelligence socio-cognitive. Elle définit également un cadre pour l'interaction homme-robot permettant de s'attaquer à ces challenges dans le but de rendre le robot socialement intelligent / Robots will no longer be working isolated from us. They are entering into our day-to-day life to cooperate, assist, help, serve, learn, teach and play with us. In this context, it is important that because of the presence of robots, the human should not be on compromising side. To achieve this, beyond the basic safety requirements, robots should take into account various factors ranging from human’s effort, comfort, preferences, desire, to social norms, in their various planning and decision making strategies. They should behave, navigate, manipulate, interact and learn in a way, which is expected, accepted, and understandable by us, the human. This thesis begins by exploring and identifying the basic yet key ingredients of such socio-cognitive intelligence. Then we develop generic frameworks and concepts from HRI perspective to address these additional challenges, and to elevate the robots capabilities towards being socially intelligent