This thesis proposes a risk-based navigation method including both the traditional notion of risk of collision and the notion of risk of disturbance.

L'objectif de ma thèse est d'étudier les interactions entre processus cognitifs et émotionnels à travers le prisme de la robotique neuromimétique.Les modèles proposés sont implémentés sur des réseaux de neurones artificiels et encorporés dans des plateformes robotiques -- c'est-à-dire des systèmes encorporés et situés. D'une manière générale, l'intérêt est double : 1) s'inspirer des solutions biologiques pour concevoir des systèmes qui interagissent mieux avec leurs environnements physiques et sociaux, et 2) mettre en place des modèles computationels comme moyen de comprendre la cognition et les émotions biologiques.La première partie du manuscrit aborde la navigation comme cadre permettant d'étudier la cognition biologique et artificielle. Dans le Chapitre 1, je commence par donner un aperçu de la littérature en navigation bio-inspirée. Ensuite, deux problématiques sont traitées. Dans le Chapitre 2, la reconnaissance visuelle de lieux en environnement extérieur est abordée. Dans ce cadre, je propose un modèle basé sur les notions de textit{contextes visuels} et de textit{précédence globale} qui combine des informations locales et holistiques. Puis, dans le Chapitre 3, je considère l'textit{apprentissage interactif} de tâches de navigation à travers une communication homme--robot non-verbale basée sur des signaux visuomoteurs de bas niveau.La deuxième partie du manuscrit s'attaque à la question centrale des interactions entre emotion et cognition. Le Chapitre 4 introduit la recherche sur les émotions comme une entreprise inter-disciplinaire, incluant des théories en psychologie, des découvertes en neurosciences et des modèles computationnels. Dans le Chapitre 5, je propose un textit{modèle conceptuel} des interactions emotion--cognition donc différentes instantiations sont ensuite présentées. Plus précisément, dans le Chapitre 6, je modélise la perception de l'textit{espace péripersonnel} quand elle est modulée par des signaux sensoriels et physiologiques ayant une valence émotionnelle. Enfin, dans le Chapitre 7, j'introduis le concept de textit{métacontrôle émotionnel} comme un exemple d'interaction emotion--cognition. Cela consiste à utiliser des signaux émotionnels élicités par une auto-évaluation pour moduler des processus computationnels -- tels que l'attention ou la sélection de l'action -- dans le but de réguler le comportement.Une idée clé dans cette thèse est que, dans les systèmes autonomes, emotion et cognition ne peuvent pas être séparées. En effet, il est maintenant bien admis que les émotions sont très liées à la cognition, en particulier à travers la modulation de différents processus computationnels. Cela pose la question de savoir si ces modulations se produisent au niveau du traitement sensoriel ou celui de la sélection de l'action. Dans cette thèse, je préconise l'intégration des émotions artificielles dans les architectures robotiques via des influences bidirectionnelles avec les processus sensoriels, attentionnels, moteurs and décisionnels. Ce travail tente de mettre en avant la manière dont cette approche des aspects internes des processus émotionnels peut favoriser une interaction efficace avec l'environnement physique et social du système. / The purpose of my thesis is to study interactions between cognitive and emotional processes through the lens of neuromimetic robotics.The proposed models are implemented on artificial neural networks and embodied in robotic platforms -- that is to say embodied and situated systems. In general, the interest is twofold: 1) taking inspiration from biological solutions to design systems that better interact with their physical and social environments, and 2) providing computational models as a means to better understand biological cognition and emotion.The first part of the dissertation addresses spatial navigation as a framework to study biological and artificial cognition. In Chapter 1, I present a brief overview of the literature on biologically inspired navigation. Then, two issues are more specifically tackled. In Chapter 2, visual place recognition is addressed in the case of outdoor navigation. In that matter, I propose a model based on the notions of textit{visual context} and textit{global precedence} combining local and holistic visual information. Then, in Chapter 3, I consider the textit{interactive learning} of navigation tasks through non-verbal human--robot communication based on low-level visuomotor signals.The second part of the dissertation addresses the central question of emotion--cognition interactions. In Chapter 4, I give an overview of the research on emotion as a cross-disciplinary research, including psychological theories, neuroscientific findings and computational models. In Chapter 5, I propose a textit{conceptual model} of emotion--cognition interactions. Then, various instantiations of this model are presented. In Chapter 6, I model the perception of the textit{peripersonal space} when modulated by emotionally valenced sensory and physiological signals. Last, in Chapter 7, I introduce the concept of textit{Emotional Metacontrol} as an example of emotion--cognition interaction. It consists in using emotional signals elicited by self-assessment to modulate computational processes -- such as attention and action selection -- for the purpose of behavior regulation.In this thesis, a key idea is that, in autonomous systems, emotion and cognition cannot be separated. Indeed, it is becoming well admitted that emotion is closely related to cognition, in particular through the modulation of various computational processes. This raises the question of whether this modulation occurs at the level of sensory processing or at the level of action selection. In this thesis, I will advocate the idea that artificial emotion must be integrated in robotic architectures through bidirectional influences with sensory, attentional, decisional and motor processes. This work attempts to highlight how this approach to internal emotional processes could foster efficient interaction with the physical and social environment.

Cette thèse propose une méthode de navigation fondée sur les risques, y compris à la fois la notion traditionnelle de risque de collision et la notion de risque de perturbation. Avec la demande croissante d'assistance à la mobilité personnelle et de la robotique de services mobiles, les robots et les gens doivent partager les mêmes espaces physiques et suivre les mêmes conventions sociales. Les robots doivent respecter les contraintes de proximité, mais aussi respecter les gens qui interagissent. Par exemple, ils ne doivent pas briser l'interaction entre les gens qui parlent, à moins que la tâche du robot est de prendre part à la conversation. Dans ce cas, il doit être en mesure de rejoindre le groupe à l'aide d'un comportement socialement adapté. Le système de navigation socialement conscient proposée dans cette thèse intègre à la fois l'évaluation d'un risque de collision en utilisant des modèles prédictifs d'obstacles mobiles, et une évaluation de conformité avec les conventions sociales. La gestion humaine de l'espace (espace personnel, o-espace, espace d'activité ...) inspirée de la sociologie et la littérature robotique sociale est intégré, mais aussi des modèles de comportement qui permettent au robot la realisation de une prédiction à moyen terme des positions de l'homme. Les résultats de la simulation et des expériences sur un fauteuil roulant robotisé donnent validite a la méthode en montrant que notre robot est capable de naviguer dans un environnement dynamique en évitant les collisions avec des obstacles et des personnes et, en même temps, en réduisant l'inconfort chez les personnes en respectant les espaces mentionnés ci-dessus.

Cette thèse propose une méthode de navigation fondée sur les risques, y compris à la fois la notion traditionnelle de risque de collision et la notion de risque de perturbation. Avec la demande croissante d'assistance à la mobilité personnelle et de la robotique de services mobiles, les robots et les gens doivent partager les mêmes espaces physiques et suivre les mêmes conventions sociales. Les robots doivent respecter les contraintes de proximité, mais aussi respecter les gens qui interagissent. Par exemple, ils ne doivent pas briser l'interaction entre les gens qui parlent, à moins que la tâche du robot est de prendre part à la conversation. Dans ce cas, il doit être en mesure de rejoindre le groupe à l'aide d'un comportement socialement adapté. Le système de navigation socialement conscient proposée dans cette thèse intègre à la fois l'évaluation d'un risque de collision en utilisant des modèles prédictifs d'obstacles mobiles, et une évaluation de conformité avec les conventions sociales. La gestion humaine de l'espace (espace personnel, o-espace, espace d'activité ...) inspirée de la sociologie et la littérature robotique sociale est intégré, mais aussi des modèles de comportement qui permettent au robot la realisation de une prédiction à moyen terme des positions de l'homme. Les résultats de la simulation et des expériences sur un fauteuil roulant robotisé donnent validite a la méthode en montrant que notre robot est capable de naviguer dans un environnement dynamique en évitant les collisions avec des obstacles et des personnes et, en même temps, en réduisant l'inconfort chez les personnes en respectant les espaces mentionnés ci-dessus. / This thesis proposes a risk-based navigation method including both the traditional notion of risk of collision and the notion of risk of disturbance. With the growing demand of personal assistance to mobility and mobile service robotics, robots and people must share the same physical spaces and follow the same social conventions. Robots must respect proximity constraints but also respect people interacting. For example, they should not break interaction between people talking, unless the robot task is to take part in the conversation. In this case, it must be able to join the group using a socially adapted behavior. The socially-aware navigation system proposed in this thesis integrates both an assessment of a risk of collision using predictive models of moving obstacles, and an assessment of accordance with social conventions. Human management of space (personal space, o-space, activity space...) inspired from sociology and social robotics literature is integrated, but also models of behavior that enable the robot to make medium-term prediction of the human positions. Simulation and experimental results on a robotic wheelchair validate the method by showing that our robot is able to navigate in a dynamic environment avoiding collisions with obstacles and people and, at the same time, minimizing discomfort in people by respecting spaces mentioned above.