12/12/2022 - 10H30 - Nancy-Salle B011 Alice/ B013 Bob - Inria Nancy

""Toward adaptation in human-robot collaboration""

Résumé :
Cette thèse, effectuée en collaboration entre le CRAN et le LORIA, présente plusieurs contributions dans le domaine de l'interaction physique homme-robot.
En premier lieu, elle propose une méthode pour prédire la posture humaine pendant qu'un humain interagit physiquement avec un robot.
Deuxièmement, elle décrit des algorithmes et des outils de simulation pour visualiser le score d'ergonomie humaine associé au mouvement d'un humain, en temps réel, même lorsque l'humain est physiquement couplé au robot.
Troisièmement, la thèse fait progresser les connaissances sur la façon de contrôler et d'adapter le comportement du robot pendant la collaboration, grâce à des études expérimentales impliquant des humains et des robots dans des scénarios de comanipulation.
La première étude examine les meilleures stratégies d'impédance pour que le robot puisse collaborer avec l'humain lors de la co-manipulation d'un tuyau dans une tâche d'insertion de précision, tandis que la deuxième étude examine comment les humains s'adaptent aux stratégies d'impédance changeantes d'un robot lors d'une tâche de sciage collaborative.

Jury :
- Rapporteurs : Guillaume Morel, Professeur, Sorbonne Université
Marie Babel, Professeur, INSA Rennes
- Autres membres : Examinateurs :
Pedro Rodriguez-Ayerbe, Professeur, Centrale Supelec
Iung Benoît, Proefesseur, Université de Lorraine
Invitée : Luka Peternel, Associate Professor, TU Delft
Encadrants :
Alexis Aubry, Associate Professor, HDR, Université de Lorraine
Serena Ivaldi, Research Scientist (tenured), HDR, INRIA, Université de Lorraine