Thèse soutenue

Compréhension dynamique du contexte pour l'aide à l'opérateur en robotique

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Auteur / Autrice : Mohamed Walid Ben Ghezala
Direction : Amel Bouzeghoub
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 21/07/2015
Etablissement(s) : Evry, Institut national des télécommunications
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie (Evry ; 2008-2015)
Partenaire(s) de recherche : Université : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)
Laboratoire : Département Informatique / INF - Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR - Laboratoire de Robotique Interactive / CEA-LIST/DIASI/LRI

Résumé

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Les technologies de l'informatique et de la robotique sont en perpétuelle évolution. S'appuyant sur cette évolution technologique, les systèmes d’aide à l’opérateur restent un domaine de recherche d’actualité. Le principal défi des systèmes de la future génération est d'être "intelligents", sensibles au contexte dans un environnement complexe et imprévisible. Cette thèse entre dans ce cadre et traite de la compréhension dynamique du contexte par un robot évoluant dans un tel environnement. En particulier, elle s'intéresse à la question suivante: comment rendre un robot capable de réagir face aux situations de blocage, imprévues dans son plan d’action initial, pour accomplir l’objectif fixé par l’opérateur ? Dans la littérature, ce problème a été soulevé et résolu en partie en programmant dans le système robotique, certaines des fonctions rendant le robot plus autonome. Cependant, l'intégration de ces fonctions dans un même cadre est manquante et plusieurs recherches dans ce sens sont en cours. Dans nos travaux nous proposons un système supportant une approche complète et générique, qui assure à un robot la capacité d’être conscient de la situation de blocage dans laquelle il se trouve et de comprendre et faire face aux situations de blocage rencontrées. Notre approche, nommée Robot Situation AWareness (RSAW) est inspirée de la notion de Situation Awareness (SA) qui a fait ses preuves dans de nombreux domaines notamment dans l’aviation. Nos principales contributions dans RSAW portent sur la conception d’un cadre sémantique intégrant la capacité de compréhension, fondé sur une représentation des connaissances générique, donnant la possibilité d’appliquer des techniques de raisonnement empruntées aux sciences cognitives. L’intégration de RSAW dans un système robotique a également été étudiée, conçue et mise en œuvre dans un système à couches. Ce système d'expérimentation est le robot SAM (Smart Autonomous Majordomo) doté du système AVISO et développé par le CEA-LIST. Les résultats des expérimentations élaborées dans le cadre des travaux menés dans cette thèse sont concluants et prometteurs