Nous nous intéressons à l'architecture de robots marins et sous-marins autonomes dans le cadre de missions nécessitant leur coopération. Cette coopération s'avère difficile du fait que la communication (acoustique) est de faible qualité et de faible portée. Afin d'illustrer notre travail, nous nous intéressons à un scénario de localisation d'une source d'eau chaude sous-marine. Pour cela, le véhicule sous marin parcourt des segments de droite et rejoint des points de rendez-vous (points de communication). Ces derniers sont importants car ils permettent la mise en oeuvre d'une coopération entre les véhicules sous-marins. Au fur et à mesure du déplacement d'un véhicule, celui ci détecte (grâce à ses capteurs) sa distance à une zone pouvant contenir une source d'eau chaude. Afin de localiser une source, on doit permettre au véhicule de modifier sa trajectoire initiale, tout en s'assurant d'atteindre le point de rendez-vous. D'autre part, les rendez-vous permettent à chaque véhicule d'échanger ses données pour une coopération. Vu que le débit de communication acoustique est réduit, chaque véhicule doit extraire les informations utiles pour les communiquer. Nous présentons nos travaux effectués dans ce contexte, et une proposition d'architecture qui permet de trouver un compromis entre la modification de la trajectoire et l'atteinte de points de rendez-vous.

L’interaction Humain-Robot est un domaine de recherche en pleine expansion parmi la communauté robotique. De par sa nature il réunit des chercheurs venant de domaines variés, tels que psychologie, sociologie et, bien entendu, robotique. Ensemble, ils définissent et dessinent les robots avec lesquels nous interagirons dans notre quotidien.Comme humains et robots commencent à travailler en environnement partagés, la diversité des tâches qu’ils peuvent accomplir augmente drastiquement. Cela créé de nombreux défis et questions qu’il nous faut adresser, en terme de sécurité et d’acceptation des systèmes robotiques.L’être humain a des besoins et attentes bien spécifiques qui ne peuvent être occultés lors de la conception des interactions robotiques. D’une certaine manière, il existe un besoin fort pour l’émergence d’une véritable interaction humain-robot ergonomique.Au cours de cette thèse, nous avons mis en place des méthodes pour inclure des critères ergonomiques et humains dans les algorithmes de prise de décisions, afin d’automatiser le processus de génération d’une interaction ergonomique. Les solutions que nous proposons se basent sur l’utilisation de fonctions de coût encapsulant les besoins humains et permettent d’optimiser les mouvements du robot et le choix des actions. Nous avons ensuite appliqué cette méthode à deux problèmes courants d’interaction humain-robot.Dans un premier temps, nous avons proposé une technique pour améliorer la lisibilité des mouvements du robot afin d’arriver à une meilleure compréhension des ses intentions. Notre approche ne requiert pas de modéliser le concept de lisibilité de mouvements mais pénalise les trajectoires qui amènent à une interprétation erronée ou tardive des intentions du robot durant l’accomplissement d’une tâche partagée. Au cours de plusieurs études utilisateurs nous avons observé un gain substantiel en terme de temps de prédiction et une réduction des erreurs d’interprétation.Puis, nous nous sommes attelés au problème du choix des actions et des mouvements qui vont maximiser l’ergonomie physique du partenaire humain. En utilisant une mesure d’ergonomie des postures humaines, nous simulons les actions et mouvements du robot et de l’humain pour accomplir une tâche donnée, tout en évitant les situations où l’humain serait dans une posture de travail à risque. Les études utilisateurs menées montrent que notre méthode conduit à des postures de travail plus sûr et à une interaction perçue comme étant meilleure. / Human-Robot Interaction (HRI) is a growing field in the robotic community. By its very nature it brings together researchers from various domains including psychology, sociology and obviously robotics who are shaping and designing the robots people will interact with ona daily basis. As human and robots starts working in a shared environment, the diversity of tasks theycan accomplish together is rapidly increasing. This creates challenges and raises concerns tobe addressed in terms of safety and acceptance of the robotic systems. Human beings havespecific needs and expectations that have to be taken into account when designing robotic interactions. In a sense, there is a strong need for a truly ergonomic human-robot interaction.In this thesis, we propose methods to include ergonomics and human factors in the motions and decisions planning algorithms, to automatize this process of generating an ergonomicinteraction. The solutions we propose make use of cost functions that encapsulate the humanneeds and enable the optimization of the robot’s motions and choices of actions. We haveapplied our method to two common problems of human-robot interaction.First, we propose a method to increase the legibility of the robot motions to achieve abetter understanding of its intentions. Our approach does not require modeling the conceptof legible motions but penalizes the trajectories that leads to late or mispredictions of therobot’s intentions during a live execution of a shared task. In several user studies we achievesubstantial gains in terms of prediction time and reduced interpretation errors.Second, we tackle the problem of choosing actions and planning motions that maximize thephysical ergonomics on the human side. Using a well-accepted ergonomic evaluation functionof human postures, we simulate the actions and motions of both the human and the robot,to accomplish a specific task, while avoiding situations where the human could be at risk interms of working posture. The conducted user studies show that our method leads to saferworking postures and a better perceived interaction.

L'intelligence artificielle (IA) moderne a ouvert de nouvelles perspectives prometteuses pour la création de robots intelligents. En particulier, les architectures d'apprentissage basées sur le gradient (réseaux neuronaux profonds) ont considérablement amélioré la compréhension des scènes 3D en termes de perception, de raisonnement et d'action. Cependant, ces progrès ont affaibli l'attrait de nombreuses techniques ``classiques'' développées au cours des dernières décennies. Nous postulons qu'un mélange de méthodes ``classiques'' et ``apprises'' est la voie la plus prometteuse pour développer des modèles du monde flexibles, interprétables et exploitables : une nécessité pour les agents intelligents incorporés. La question centrale de cette thèse est : ``Quelle est la manière idéale de combiner les techniques classiques avec des architectures d'apprentissage basées sur le gradient pour une compréhension riche du monde 3D ?''. Cette vision ouvre la voie à une multitude d'applications qui ont un impact fondamental sur la façon dont les agents physiques perçoivent et interagissent avec leur environnement. Cette thèse, appelée ``programmes différentiables pour modèler l'environnement'', unifie les efforts de plusieurs domaines étroitement liés mais actuellement disjoints, notamment la robotique, la vision par ordinateur, l'infographie et l'IA. Ma première contribution---gradSLAM--- est un système de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) dense et entièrement différentiable. En permettant le calcul du gradient à travers des composants autrement non différentiables tels que l'optimisation non linéaire par moindres carrés, le raycasting, l'odométrie visuelle et la cartographie dense, gradSLAM ouvre de nouvelles voies pour intégrer la reconstruction 3D classique et l'apprentissage profond. Ma deuxième contribution - taskography - propose une sparsification conditionnée par la tâche de grandes scènes 3D encodées sous forme de graphes de scènes 3D. Cela permet aux planificateurs classiques d'égaler (et de surpasser) les planificateurs de pointe basés sur l'apprentissage en concentrant le calcul sur les attributs de la scène pertinents pour la tâche. Ma troisième et dernière contribution---gradSim--- est un simulateur entièrement différentiable qui combine des moteurs physiques et graphiques différentiables pour permettre l'estimation des paramètres physiques et le contrôle visuomoteur, uniquement à partir de vidéos ou d'une image fixe. / Modern artificial intelligence (AI) has created exciting new opportunities for building intelligent robots. In particular, gradient-based learning architectures (deep neural networks) have tremendously improved 3D scene understanding in terms of perception, reasoning, and action. However, these advancements have undermined many ``classical'' techniques developed over the last few decades. We postulate that a blend of ``classical'' and ``learned'' methods is the most promising path to developing flexible, interpretable, and actionable models of the world: a necessity for intelligent embodied agents. ``What is the ideal way to combine classical techniques with gradient-based learning architectures for a rich understanding of the 3D world?'' is the central question in this dissertation. This understanding enables a multitude of applications that fundamentally impact how embodied agents perceive and interact with their environment. This dissertation, dubbed ``differentiable world programs'', unifies efforts from multiple closely-related but currently-disjoint fields including robotics, computer vision, computer graphics, and AI. Our first contribution---gradSLAM---is a fully differentiable dense simultaneous localization and mapping (SLAM) system. By enabling gradient computation through otherwise non-differentiable components such as nonlinear least squares optimization, ray casting, visual odometry, and dense mapping, gradSLAM opens up new avenues for integrating classical 3D reconstruction and deep learning. Our second contribution---taskography---proposes a task-conditioned sparsification of large 3D scenes encoded as 3D scene graphs. This enables classical planners to match (and surpass) state-of-the-art learning-based planners by focusing computation on task-relevant scene attributes. Our third and final contribution---gradSim---is a fully differentiable simulator that composes differentiable physics and graphics engines to enable physical parameter estimation and visuomotor control, solely from videos or a still image.