Exploitation du mouvement du robot pour améliorer la conscience de situation dans la collaboration humain-robot

Exploiting robot motion to improve situation awareness in human-robot collaboration

• Auteur / Autrice : Benjamin Camblor
• Direction : Jean-Marc Salotti, David Daney
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique
• Date : Soutenance le 18/04/2024
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'intégration du matériau au système (Talence, Gironde)
• Jury : Président / Présidente : Hélène Sauzéon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Aurélie Clodic, Aurélie Landry
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mickaël Causse, Anne-Marie Spalanzani

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ergonomie

Sciences cognitives

Robots de service

Interaction homme-robot

Mots clés libres

Conscience de la situation

Collaboration Humain-Robot

Communication

Action Jointe

Situation Awareness

Human-Robot Collaboration

Communication

Joint Action

Résumé

Un enjeu de l'usine du futur est de préserver la santé et le confort des opérateurs tout en améliorant leur productivité. La robotique collaborative est une solution qui permet, par une assistance appropriée, de focaliser l'opérateur sur les tâches dont il a l'expertise, tout en délégant les charges et contraintes à un robot collaboratif. On parle ici de combiner les qualités des robots industriels (fortes capacités physiques, répétabilité, force, endurance, vitesse, etc) et celles des humains (variabilité, réactions face à l'incertitude).Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre du projet ANR Pacbot (ANR-20-CE10-0005). L'objectif général du projet est de concevoir un système cobotique semi-autonome pour l'assistance, capable de choisir, de synchroniser et de coordonner des tâches réparties entre l'humain et le robot en s'adaptant à différents types de variabilité des gestes professionnels, tout en anticipant des situations dangereuses. Ce système a notamment pour vocation d'ordonnancer les tâches en minimisant le risque d'erreurs humaines. L'étude du facteur humain dans les milieux industriels a montré que la majorité des accidents étaient due à des erreurs humaines ou de prises de décisions. Ces dernières seraient, dans la majorité des cas, causées par une mauvaise conscience de situation des opérateurs.Cette thèse propose d’utiliser le mouvement du robot comme un moyen de communication qui soutient la conscience de la situation d’un humain dans la collaboration humain-robot. Un des points importants de notre contribution est que ces mouvements, que nous appelons mouvements de signalisation, peuvent être générés tout en permettant au robot de réaliser des actions grâce à la redondance de ses articulations. Le choix du mouvement comme moyen de communication est inspiré d'une analyse d'accidents de robotique industrielle. Cette analyse a mis en évidence plusieurs schémas semblables d'accidents en lien avec une mauvaise conscience de la situation. A l'aide de l'identification des risques d'erreurs humaines observés, le choix d'utiliser le robot comme un canal de communication à part entière semble être une solution prometteuse de prévention d'accidents et de sécurité.Nous avons observé un effet bénéfique des mouvements de signalisation sur la conscience de la situation dans deux études expérimentales. Dans la première étude, nous avons montré qu'ils permettent à un robot collaboratif de communiquer à propos de son état ou de ses actions avec ses partenaires humains et ainsi de le ré-introduire dans la boucle d'action du robot. Dans la seconde étude, nous avons proposé leur utilisation pour attirer l'attention d'un humain et l'extraire de situations accidentogènes. Aussi, nous avons montré que le non mouvement pouvait aussi être considéré comme un moyen de communication efficace. Enfin, nous avons proposé des recommandations pour la conception et le choix des mouvements à générer en fonction des différents types de contextes.

One of the challenges of Industry 4.0 is to preserve the health and comfort of operators while improving their productivity. Collaborative robotics is a solution which, through appropriate assistance, enables the operator to focus on tasks for which he has expertise, while delegating loads and constraints to a collaborative robot. This involves combining the strengths of industrial robots (high physical capacity, repeatability, strength, endurance, speed, etc.) with those of humans (variability, reactions to uncertainty).This research work is part of the ANR Pacbot project (ANR-20-CE10-0005). The overall aim of the project is to design a semi-autonomous cobotic system for assistance, capable of selecting, synchronizing and coordinating tasks distributed between human and robot, adapting to different types of variability in professional gestures, while anticipating dangerous situations. In particular, this system is designed to schedule tasks while minimizing the risk of human error. The study of the human factor in industrial environments has shown that the majority of accidents are due to human error or decision-making. In most cases, the latter are caused by operators poor situation awareness.This thesis proposes to use robot motion as a means of communication that supports human situation awareness in human-robot collaboration. One of the important points of our contribution is that these movements, referred to as signaling motions, can be generated while enabling the robot to perform actions thanks to the redundancy of its joints. The choice of motion as a means of communication was inspired by an analysis of industrial robotics accidents. This analysis highlighted a number of similar accident patterns linked to poor situational awareness. By identifying the risks of human error observed, the choice of using the robot as a communication channel in its own right appears to be a promising accident prevention and safety solution.A beneficial effect of signaling motions on situation awareness has been observed in two experimental studies. In the first study, we showed that they enable a collaborative robot to communicate about its state or actions with its human partners, and thus reintroduce them into the robot's action loop. In the second study, we proposed their use to attract a human's attention and extract him/her from accident-prone situations. We also argued that non-motion could also be considered an effective means of communication. Finally, recommendations were proposed for the design and choice of motion to be generated in different types of context.