Apprentissage contextuel en ligne pour une navigation robotique socialement conforme

Le développement des robots mobiles et leur application croissante dans des environnements à présence humaine ont soulevé la question de l'efficacité sociale des robots mobiles dans l'interaction homme-robot. La navigation des robots conformes aux normes sociales est l'une des solutions les plus robustes et les plus disponibles pour améliorer la qualité de l'interaction entre les robots mobiles et les humains, en mettant en œuvre les normes sociales explicites et implicites des comportements humains. Cependant, ces normes dépendent des contextes sociaux et environnementaux, et les solutions actuelles dans le domaine de la navigation robotique socialement conforme ne peuvent pas s'adapter à la variabilité totale des contextes. Par conséquent, cette thèse étudie les méthodes d'apprentissage contextuel en ligne pour la navigation robotique socialement conforme afin d'améliorer la robustesse et l'efficacité sociale des mouvements des robots mobiles dans divers contextes. Dans ce travail, la combinaison de l'apprentissage par renforcement profond et des couches d'apprentissage en ligne des robots est proposée pour répondre aux questions suivantes : comment apprendre les règles sociales à partir du comportement humain, comment adapter les règles apprises au nouveau contexte, et comment appliquer ces règles pendant la navigation du robot. La couche d'apprentissage par renforcement profond gère le contrôle de la navigation de base des robots, en assurant la prise de conscience de la présence humaine. La couche d'apprentissage en ligne du robot évalue les résultats de l'apprentissage par renforcement profond et les adapte aux contextes sociaux si nécessaire. Des expériences de simulation approfondies, comparées à d'autres approches, mettent en évidence les performances supérieures de notre méthode. En outre, des essais de robots dans le monde réel avec 12 participants démontrent l'efficacité sociale de l'approche proposée. Les paramètres d'évaluation de l'efficacité sociale du comportement des robots sont étudiés en vue d'une application ultérieure dans l'architecture proposée pour la navigation conforme aux normes sociales. L'évaluation comparative simple, objective, répétable et facilement reproductible de la navigation socialement conforme a été proposée. Un nouveau schéma d'intégration logiciel-matériel pour la navigation conforme aux normes sociales est proposé pour réaliser une détection et un suivi efficaces des humains autour du robot.