Assister l'humain par un transfert de compétences au robot en agriculture verticale téléopérée

Assisting humans by transferring skills to the robot in remote-controlled vertical farming

• Auteur / Autrice : Alexis Boulay
• Direction : David Daney, Margot Vulliez
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique
• Date : Inscription en doctorat le 30/09/2022
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Centre de recherche Inria de l'université de Bordeaux (Bordeaux)

Mots clés

Mots clés libres

Interraction Humain-Robot

Autonomie Partagée

Teleoperation

Guidage haptique

Human-Robot Interraction

Sharing autonomy

Teleoperation

Haptic Guidance

Résumé

Dans un contexte d'automatisation des différents secteurs de production, conserver et mettre en avant l'expertise humaine se révèle être un challenge majeur. En effet, il devient essentiel de mettre en place une réelle interaction homme-machine permettant à la fois l'automatisation de tâches simples et l'exploitation de l'expertise humaine pour des tâches plus complexes. Il ne s'agit pas uniquement de fournir à l'opérateur un moyen d'effectuer lui-même la tâche, mais bien de mettre en place un échange d'information efficace ainsi qu'une assistance directe du système robotique . Cette thèse, qui s'inscrit dans un partenariat entre l'équipe Auctus de l'INRIA, l'équipe RoBioSS de l'institut Pprime et l'entreprise Farm3, a pour ambition de répondre au mieux à ce challenge par la mise en place d'un système télérobotique de culture verticale basé sur l'autonomie partagée. Tout l'intérêt de la thèse repose alors sur la mise en place de cette co-commande. Cela passe par un premier axe d'analyse des tâches demandées et d'une automatisation, complète ou partielle, des tâches qualifiées de simples (déplacer un pot, prendre en photo les plantes, …). Un deuxième axe consistera en la détermination des différentes actions et informations nécessaires pour conserver l'expertise des agronomes dans un contexte de téléopération et la manière dont elles pourront être communiquées via un système haptique et visuel. Une fois l'ensemble du système de téléopération en autonomie partagée établi, il est envisagé d'étudier des solutions de transfert de compétences permettant au robot de gagner en autonomie au cours de l'interaction et de mieux corriger la commande induite par l'agronome.

In the automation context of various production sectors, preserving and promoting human expertise is a major challenge. It is essential to set up an effective human-robot interaction where simple tasks are automated while the human expertise is maintained for more complex tasks. It is not only a question of providing the operator with a means of carrying out the task himself, but also of setting up an effective exchange of information as well as a direct assistance of the robotic system. This PhD thesis is part of a partnership between the Auctus team at INRIA, the RoBioSS team at Pprime institute and the company Farm3. It aims at meeting these human and robotics challenges in vertical farming through a telerobotic system based on shared autonomy. The research interest of the thesis is to develop and implement such co-control approaches. The first scientific axis will focus on analysing specific farming tasks and automating the simpler ones (moving a pot, taking pictures of the plants, ...). The second axis will consist in the determination of the information and actions needed to preserve the expertise of the agronomists in the teleoperation context and to define the way in which they could be communicated via a haptic and visual system. Once the whole shared-autonomy teleoperation system is established, a study of skill-transfer solutions is planned, to increase the robot autonomy during its interaction and to better correct of the command of the agronomist.