Rythmes, posture et compliance motrice pour faire émerger une synchronie émotionnelle entre une personne humaine et un robot humanoïde

Rhythms, posture, and motor compliance to bring out emotional synchrony between a human person and a humanoid robot

• Auteur / Autrice : Maria-Isabel Casso
• Direction : Yvonne Delevoye-Turrell
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Psychologie et ergonomie
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2021
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'homme et de la société (Lille ; 2006-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : SCIENCES COGNITIVES & SCIENCES AFFECTIVES
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ACTION, VISION ET APPRENTISSAGE (AVA)

Mots clés

Mots clés libres

Interaction humain/robot

Rythme

Synchronisation

Coordination motrice

Coordination interpersonnelle

Résonance affective

Human/robot interaction

Rhythm

Synchronization

Affective resonance

Interpersonal coordination

Central pattern generator

Résumé

La recherche existante établit de manière extensive le rôle crucial du comportement non verbal dans la facilitation de la communication efficace entre les humains. Dans l'interaction homme-robot, il devient évident que les systèmes robotiques existants utilisés dans différents contextes tels que les écoles, les centres de santé et les foyers se basent souvent sur des voix artificielles et, parfois, ne peuvent pas exprimer d'expressions faciales. Cette contrainte pose un défi important pour les robots sociaux, car elle entrave leur capacité à transmettre de manière convaincante des émotions et à établir la confiance et l'engagement des utilisateurs humains. Il est donc intéressant de considérer le mouvement comme une alternative non verbale pour combler cette lacune, grâce à laquelle les robots sociaux peuvent renforcer leurs capacités de communication. Cette thèse étudie comment l'incorporation de postures, de rythmicité et de compliance motrice peut améliorer l'expressivité des robots sociaux et influencer la perception des humains à leur égard.

Existing research extensively establishes the crucial role of nonverbal behavior in facilitating effective communication between humans. In human-robot interaction, it becomes apparent that the existing robotic systems employed in various settings such as schools, health centers, and homes often rely on artificial voices and, at times, cannot express facial expressions. This constraint poses a significant challenge for social robots, as it impedes their ability to convincingly convey emotions and establish trust and engagement from human users. Thus it is interesting to consider movement as a nonverbal alternative to bridge this gap, through which social robots can augment their communicative capabilities. This thesis studies how incorporating postures, rhythmicity, and motor compliance can enhance the expressiveness of social robots and influence the perception of humans toward them.