Un intérêt croissant est aujourd'hui porté sur les robots capables de conduire des activités de collaboration d'une manière naturelle et efficace. Nous avons développé une architecture et un système qui traitent des aspects décisionnels de ce problème. Nous avons mis en oeuvre cette architecture pour traiter trois problèmes différents: le robot observateur, le robot équipier et enfin le robot instructeur. Dans cette thèse, nous discutons des défis et problématiques de la coopération homme-robot, puis nous décrivons l'architecture que nous avons développée et enfin détaillons sa mise oeuvre et les algorithmiques spécifiques à chacun des scénarios.Dans le cadre du scénario du robot observateur, le robot maintient un état du monde à jour au moyen d'un raisonnement géométrique effectué sur les données de perception, produisant ainsi une description symbolique de l'état du monde et des agents présents. Nous montrons également, sur la base d'un système de raisonnement intégrant des processus de décision de Markov (MDPs) et des réseaux Bayésiens, comment le robot est capable d'inférer les intentions et les actions futures de ses partenaires humain, à partir d'une observation de leurs mouvements relatifs aux objets de l'environnement. Nous identifions deux types de comportements proactifs : corriger les croyances de l'homme en lui fournissant l'information pertinente qui lui permettra de réaliser son but, aider physiquement la personne dans la réalisation de sa tâche, une fois celle-ci identifiée par le robot.Dans le cas du robot équipier, ce dernier doir réaliser une tâche en coopération avec un partenaire human. Nous introduisons un planificateur nommé Human-Aware Task Planner et détaillons la gestion par notre systeme du plan partagé par un composant appelé Plan Management component. Grâce à se système, le robot peut collaborer avec les hommes selon trois modalités différentes : robot leader, human leader, ou equal partners. Nous discutons des fonctions qui permettent au robot de suivre les actions de son partenaire humain et de vérifier qu'elles sont compatibles ou non avec le plan partagé et nous montrons comment le robot est capable de produire des comportements sûrs qui permettent de réaliser la tâche en prenant en compte de manière explicite la présence et les actions de l'homme ainsi que ses préférences. L'approche est fondée sur des processus décisionnels de Markov hiérarchisés avec observabilité mixte et permet d'estimer l'engagement de l'homme et de réagir en conséquence à différents niveaux d'abstraction. Enfin, nous discutions d'une approche prospective fondée sur un planificateur multi-agent probabiliste mettant en œuvre des MDPs et de sa pertinence quant à l'amélioration du composant de gestion de plan partagé.Dans le scénario du robot instructeur, nous détaillons les processus décisionnels qui permettent au robot d'adapter le plan partagé (shared plan) en fonction de l'état de connaissance et des désirs de son partenaire humain. Selon, le cas, le robot donne plus ou moins de détails sur le plan et adapte son comportement aux connaissances de l'homme ; Une étude utilisateur a également été menée permettant de valider la pertinence de cette approche.Finalement, nous présentons la mise en œuvre d'un robot guide autonome et détaillons les processu décisionnels que nous y avons intégrés pour lui permettre de guider des voyageurs dans un hall d'aéroport en s'adaptant au mieux au contexte et aux désirs des personnes guidées. Nous illustrons dans ce contexte des comportement adaptatifs et pro-actifs. Ce système a été effectivement intégré sur le robot Spencer qui a été déployé dans le terminal principal de l'aéroport d'Amsterdam (Schiphol). Le robot a fonctionné de manière robuste et satisfaisante. Une étude utilisateur a permis, dans ce cas également, de mesurer les performances et de valider le système. / There has been an increasing interest, in the last years, in robots that are able to cooperate with humans not only as simple tools, but as full agents, able to execute collaborative activities in a natural and efficient way. In this work, we have developed an architecture for Human-Robot Interaction able to execute joint activities with humans. We have applied this architecture to three different problems, that we called the robot observer, the robot coworker, and the robot teacher. After quickly giving an overview on the main aspects of human-robot cooperation and on the architecture of our system, we detail these problems.In the observer problem the robot monitors the environment, analyzing perceptual data through geometrical reasoning to produce symbolic information.We show how the system is able to infer humans' actions and intentions by linking physical observations, obtained by reasoning on humans' motions and their relationships with the environment, with planning and humans' mental beliefs, through a framework based on Markov Decision Processes and Bayesian Networks. We show, in a user study, that this model approaches the capacity of humans to infer intentions. We also discuss on the possible reactions that the robot can execute after inferring a human's intention. We identify two possible proactive behaviors: correcting the human's belief, by giving information to help him to correctly accomplish his goal, and physically helping him to accomplish the goal.In the coworker problem the robot has to execute a cooperative task with a human. In this part we introduce the Human-Aware Task Planner, used in different experiments, and detail our plan management component. The robot is able to cooperate with humans in three different modalities: robot leader, human leader, and equal partners. We introduce the problem of task monitoring, where the robot observes human activities to understand if they are still following the shared plan. After that, we describe how our robot is able to execute actions in a safe and robust way, taking humans into account. We present a framework used to achieve joint actions, by continuously estimating the robot's partner activities and reacting accordingly. This framework uses hierarchical Mixed Observability Markov Decision Processes, which allow us to estimate variables, such as the human's commitment to the task, and to react accordingly, splitting the decision process in different levels. We present an example of Collaborative Planner, for the handover problem, and then a set of laboratory experiments for a robot coworker scenario. Additionally, we introduce a novel multi-agent probabilistic planner, based on Markov Decision Processes, and discuss how we could use it to enhance our plan management component.In the robot teacher problem we explain how we can adapt the plan explanation and monitoring of the system to the knowledge of users on the task to perform. Using this idea, the robot will explain in less details tasks that the user has already performed several times, going more in-depth on new tasks. We show, in a user study, that this adaptive behavior is perceived by users better than a system without this capacity.Finally, we present a case study for a human-aware robot guide. This robot is able to guide users with adaptive and proactive behaviors, changing the speed to adapt to their needs, proposing a new pace to better suit the task's objectives, and directly engaging users to propose help. This system was integrated with other components to deploy a robot in the Schiphol Airport of Amsterdam, to guide groups of passengers to their flight gates. We performed user studies both in a laboratory and in the airport, demonstrating the robot's capacities and showing that it is appreciated by users.

Ce projet de recherche, intitulé Téléopération d'un robot collaboratif par outil haptique traite un des problèmes contemporains de la robotique, à savoir la coopération entre l'humain et la machine. La robotique est en pleine expansion depuis maintenant deux décennies: les robots investissent de plus en plus l'industrie, les services ou encore l'assistance à la personne et se diversifient considérablement. Ces nouvelles tendances font sortir les robots des cages dans lesquelles ils étaient placés et ouvrent grand la porte vers de nouvelles applications. Parmi elles, la coopération et les interactions avec l'humain représentent une réelle opportunité pour soulager l'homme dans des tâches complexes, fastidieuses et répétitives. En parallèle de cela, la robotique moderne s'oriente vers un développement massif du domaine humanoïde. Effectivement, plusieurs expériences sociales ont montré que l'être humain, constamment en interaction avec les systèmes qui l'entourent, a plus de facilités à contribuer à la réalisation d'une tâche avec un robot d'apparence humaine plutôt qu'avec une machine. Le travail présenté dans ce projet de recherche s'intègre dans un contexte d'interaction homme-robot (IHR) qui repose sur la robotique humanoïde. Le système qui en découle doit permettre à un utilisateur d'interagir efficacement et de façon intuitive avec la machine, tout en respectant certains critères, notamment de sécurité. Par une mise en commun des compétences respectives de l'homme et du robot humanoïde, les interactions sont améliorées. En effet, le robot peut réaliser une grande quantité d'actions avec précision et sans se fatiguer, mais n'est pas nécessairement doté d'une prise de décision adaptée à la situation, contrairement à l'homme qui est capable d'ajuster son comportement naturellement ou en fonction de son expérience. En d'autres termes, ce système cherche à intégrer le savoir-faire et la capacité de réflexion humaine avec la robustesse, l'efficacité et la précision du robot. Dans le domaine de la robotique, le terme d'interaction intègre également la notion de contrôle. La grande majorité des robots reçoit des commandes machines qui sont généralement des consignes de trajectoire, qu'ils sont capables d'interpréter. Or, plusieurs interfaces de contrôle sont envisageables, notamment celles utilisant des outils haptiques, qui permettent à un utilisateur d'avoir un ressenti et une perception tactile. Ces outils comme tous ceux qui augmentent le degré de contrôle auprès de l'utilisateur, en ajoutant un volet sensoriel, sont parfaitement adaptés pour ce genre d'applications. Dans ce projet, deux outils haptiques sont assemblés puis intégrés à une interface de contrôle haptique dans le but de commander le bras d'un robot humanoïde. Ainsi, l'homme est capable de diriger le robot tout en ajustant ses commandes en fonction des informations en provenance des différents capteurs du robot, qui lui sont retranscrites visuellement ou sensoriellement.

La cobotique est un domaine émergeant qui offre de nouvelles perspectives pour améliorer la performance des entreprises et la santé des hommes au travail, en alliant l'expertise et les capacités cognitives des opérateurs aux atouts des robots. Dans cette thèse la cobotique est positionnée comme le domaine de la collaboration homme-robot. Nous définissons les systèmes cobotiques comme des systèmes au sein desquels l'homme et le robot interagissent pour réaliser une tâche commune.Cette thèse d'ingénierie robotique a été réalisée en binôme avec Théo Moulières-Seban, doctorant en cognitique. Ces deux thèses Cifre ont été menées avec Safran et ArianeGroup qui ont reconnu la cobotique comme stratégique pour le développement de leur compétitivité. Pour étudier et développer les systèmes cobotiques, nous avons proposé conjointement une approche méthodologique interdisciplinaire appliquée à l'industrie et validée par nos encadrants académiques. Cette approche offre une place centrale à l'intégration des futurs utilisateurs dans la conception, à travers l'analyse de leur activité de travail et la réalisation de simulations participatives. Nous avons déployé cette démarche pour répondre à différents besoins industriels concrets chez ArianeGroup.Dans cette thèse, nous détaillons la conception d'un système cobotique pour améliorer la santé et la sécurité des opérateurs sur le poste de nettoyage des cuves de propergol. Les opérations réalisées sur ce poste sont difficiles physiquement et présentent un risque pyrotechnique. Conjointement avec l'équipe projet ArianeGroup, nous avons proposé un système cobotique de type téléopération pour conserver l'expertise des opérateurs tout en les plaçant en sécurité pendant la réalisation des opérations pyrotechniques. Cette solution est en cours d'industrialisation dans la perspective de la production du propergol des fusées Ariane.L'application de notre démarche d'ingénierie des systèmes cobotiques sur une variété de postes de travail et de besoins industriels nous a permis de l'enrichir avec des outils opérationnels pour guider la conception. Nous prévoyons que la cobotique soit une des clés pour replacer l'homme au cœur des moyens de production dans le cadre de l'Usine du futur. Réciproquement, l'intégration des opérateurs dans les projets de conception sera déterminante pour assurer la performance et l'acceptation des futurs systèmes cobotiques. / Human Robot Collaboration provides new perspectives to improve companies' performance and operators' working conditions, by bringing together workers expertise and adaptation capacity with robots' power and precision. In this research, we introduce the concept of "cobotic system", in which humans and robots -- with possibly different roles -- interact, sharing a common purpose of solving a task.This robotic engineering PhD thesis has been completed as a team with the cognitive engineer Théo Moulières-Seban. Both PhD thesis were conducted under the leadership of Safran and ArianeGroup, which have recognized Human Robot Collaboration has strategic for their industrial performance. Together, we proposed the "cobotic system engineering": a cross-disciplinary approach for cobotic system design. This approach was applied to several industrial needs within ArianeGroup.In this thesis, we detail the design of a cobotic system to improve operators' health and safety on the "tank cleaning" workstation. We have proposed a teleoperation cobotic system to keep operators' expertise while placing them in a safe place to conduct operations. This solution is now under an industrialization phase for the production of Ariane launch vehicles.We argue that thanks to their flexibility, their connectivity to modern workshops' technological ecosystem and their ability to take humans into account, cobotic systems will be one of the key parts composing the Industry 4.0.

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.

Que ce soit dans un contexte industriel ou quotidien, les robots deviennent de plus en plus présents dans notre environnement et sont désormais capables d'interagir avec des humains. Dans les milieux industriels, des robots viennent notamment assister les opérateurs des chaînes d'assemblage pour des tâches fatigantes et dangereuses. Robots et opérateurs sont alors amenés à partager le même espace physique (coprésence) et à effectuer des tâches en commun (collaboration). Alors que la sécurité des humains à proximité des robots doit être garantie à tout instant, il convient également de déterminer si le travail collaboratif est accepté par les opérateurs, en termes d'utilisabilité et d'utilité.La première problématique de la thèse consiste à déterminer quelles sont les composantes importantes rentrant en jeu dans l'acceptabilité de la collaboration homme-robot, du point de vue des opérateurs. Différents facteurs peuvent influencer cette acceptabilité : l'apparence des robots et leurs mouvements, la distance de sécurité ou encore le mode d'interaction avec le robot.Afin d'étudier le maximum de facteurs, nous proposons d'utiliser la réalité virtuelle pour mener des tests utilisateurs en environnement virtuel. Nous utilisons des questionnaires pour recueillir les impressions subjectives des opérateurs et des mesures physiologiques pour estimer leur état affectif (stress, effort). La deuxième problématique de la thèse consiste à déterminer si une méthodologie utilisant la réalité virtuelle est pertinente pour cette évaluation : les résultats issus des tests en environnement virtuel rendent-ils bien compte de la situation réelle ?Pour répondre aux problématiques de la thèse, trois cas d'étude ont été mis en place et quatre expérimentations ont été menées. Deux de ces expérimentations ont été reproduites à la fois en environnements réel et virtuel afin d'évaluer la pertinence des résultats issus de la situation virtuelle par rapport à la situation réelle. / Either in the context of the industry or of the everyday life, robots are becoming more and more present in our environment and are nowadays able to interact with humans. In industrial environments, robots now assist operators on the assembly lines for difficult and dangerous tasks. Then, robots and operators need to share the same physical space (copresence) and to manage common tasks (collaboration). On the one side, the safety of humans working near robots has to be guaranteed at all time. On the other hand, it is necessary to determine if such a collaborative work is accepted by the operators, in terms of usability and utility.The first problematic of the thesis consists in determining the important criteria that play a role in the acceptability, from the operators' point of view. Different factors can influence this acceptability: robot appearance, robot movements, safety distance or interaction modes with the robot.In order to study as many factors as possible, we intend to use virtual reality to perform user studies in virtual environments. We are using questionnaires to gather subjective impressions from operators and physiological measures to estimate their affective states (stress, effort). The second problematic of the thesis consists in determining if a methodology using virtual reality is relevant for this evaluation: can the results from studies in virtual environments be reproducible in equivalent physical situations?In order to answer the problematics of the thesis, three use cases have been implemented and four studies have been performed. Two of those studies rely on a physical situation and its virtual reality counterpart in order to evaluate the relevance of the results of the virtual situation compared to the real situation.

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