Planification symbolique et géométrique pour des équipes de robots et d'Humains

Symbolic and Geometric Planning for teams of Robots and Humans

• Auteur / Autrice : Raphael Lallement
• Direction : Rachid Alami
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Intelligence Artificielle
• Date : Soutenance le 08/09/2016
• Etablissement(s) : Toulouse, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : Mathématiques Informatique Télécommunications de Toulouse
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse] / LAAS
• Jury : Président / Présidente : Malik Ghallab
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Rachid Alami, Ivan Mazza
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Francois Charpillet, Alessandro Saffiotti

Mots clés

Mots clés contrôlés

Drones

Interaction homme-robot

Mots clés libres

Planification mixte Symbolique-Géométrique

HTN

Interface Homme-Robot

Drones

Combined Task and Motion Planning

HTN

Human-Robot Interface

Unmanned Aerial Vehicles

Résumé

La planification HTN (Hierarchical Task Network, ou Réseau Hiérarchique de Tâches) est une approche très souvent utilisée pour produire des séquences de tâches servant à contrôler des systèmes intelligents. Cette thèse présente le planificateur HATP (Hierarchical Agent-base Task Planner, ou Planificateur Hiérarchique centré Agent) qui étend la planification HTN classique en enrichissant la représentation des domaines et leur sémantique afin d'être plus adaptées à la robotique, tout en offrant aussi une prise en compte des humains. Quand on souhaite générer un plan pour des robots tout en prenant en compte les humains, il apparaît que les problèmes sont complexes et fortement interdépendants. Afin de faire face à cette complexité, nous avons intégré à HATP un planificateur géométrique apte à déduire l'effet réel des actions sur l'environnement et ainsi permettre de considérer la visibilité et l'accessibilité des éléments. Cette thèse se concentre sur l'intégration de ces deux planificateurs de nature différente et étudie comment par leur combinaison ils permettent de résoudre de nouvelles classes de problèmes de planification pour la robotique.

Hierarchical Task Network (HTN) planning is a popular approach to build task plans to control intelligent systems. This thesis presents the HATP (Hierarchical Agent-based Task Planner) planning framework which extends the traditional HTN planning domain representation and semantics by making them more suitable for roboticists, and by offering human-awareness capabilities. When computing human-aware robot plans, it appears that the problems are very complex and highly intricate. To deal with this complexity we have integrated a geometric planner to reason about the actual impact of actions on the environment and allow to take into account the affordances (reachability, visibility). This thesis presents in detail this integration between two heterogeneous planning layers and explores how they can be combined to solve new classes of robotic planning problems