Un défi majeur de la Robotique aujourd'hui est sans doute celui du robot personnel, capable de rendre service à l'Homme. De nombreux travaux de recherche dans le domaine sont axés sur le développement de robots autonomes destinés à évoluer dans des environnements de grandes dimensions en présence de public. Cette perspective pose naturellement le problème de l'interaction et de la relation entre l'Homme et le robot. En effet, lors de sa navigation, le robot doit être capable de détecter et de prendre en compte de manière explicite la présence de personnes dans son voisinage pour les éviter ou leur céder le passage, le but étant de faciliter et de sécuriser leur déplacements. De plus, il doit disposer de capacités d'interaction telles que la reconnaissance de gestes permettant à l'Homme de communiquer avec lui. Cette thèse porte plus spécifiquement sur la détection et le suivi de personnes ainsi que la reconnaissance de gestes élémentaires à partir du flot vidéo d'une caméra couleur embarquée sur le robot. Le filtrage particulaire est très adapté à ce contexte. Il permet de s'affranchir de toute hypothèse restrictive quant aux distributions de probabilités entrant en jeu dans la caractérisation du problème. De plus, ce formalisme permet de combiner/fusionner aisément différentes sources de mesures. Malgré ce constat, la fusion de données par filtrage particulaire nous semble assez peu exploitée et souvent confinée à un nombre relativement restreint de primitives visuelles. Nous proposons différents schémas de filtrage, où l'information visuelle est prise en compte dans les fonctions d'importance et de vraisemblance au moyen de primitives forme, couleur et mouvement image. Nous évaluons alors quelles combinaisons de primitives visuelles et d'algorithmes de filtrage répondent au mieux aux modalités d'interaction envisagées pour notre robot "guide de musée", qui est censé interpeller les visiteurs, interagir avec eux et les guider. Notre dernière contribution porte sur la reconnaissance de gestes symboliques permettant de communiquer avec le robot. Une stratégie de filtrage particulaire efficace est proposée afin de suivre et reconnaître simultanément des configurations de la main et des dynamiques gestuelles dans le flot vidéo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00139428 |
| Date | 13 December 2005 |
| Creators | Brethes, Ludovic |
| Publisher | Université Paul Sabatier - Toulouse III |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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