Interaction homme-robot

Les interactions humain-robot (Human-Robot Interactions en anglais, ) sont le sujet d'un champ de recherches ayant émergé du contact et de la rencontre entre l'humain et les systèmes robotiques. Il s'agit d'un champ de recherches interdisciplinaires à la frontière entre la robotique, l'ergonomie et la psychologie. Formé par l’assemblage des deux mots « inter » et « action », le terme d’interaction, dans son étymologie même, suggère l’idée d’une action mutuelle, en réciprocité, de plusieurs éléments. Dans le champ des relations humaines, « interaction » intervient comme une contraction de l’expression « interaction sociale » définie comme une relation interpersonnelle, entre deux individus (ici humain/robot), dans laquelle des informations sont partagées. L'interaction humain-robot s'articule autour de plusieurs panneaux technologiques. En effet, afin de développer des robots ayant la capacité de collaborer mais également de « vivre » au contact des humains, les chercheurs s’activent à développer des algorithmes d'apprentissage, ils étudient l'aspect mécanique, et mènent des recherches sur les matériaux. Non seulement l’apparence est importante mais les gestes ont également un rôle primordial. Plus le robot a un aspect humanoïde, plus l’humain aura de facilité à accepter sa compagnie. Pour rendre l’acceptation du robot par l'humain plus facile et assurer une interaction naturelle et sécurisée, rien n'est laissé au hasard, à commencer par l'aspect du robot. Ainsi, la matière souple choisie comme « peau » par les roboticiens de Robopec participe à rendre leur robot expressif : « Reeti nous permet d'ajouter de l'interaction entre l'humain et le robot, à travers un panel d'émotions. La peau du Reeti est souple et déformable, il peut donc imiter certaines émotions », explique Christophe Rousset, fondateur de Robopec. Outre un visage expressif, les matériaux souples et intelligents permettent aussi un toucher plus sensible. En outre, reproduire sur un robot les aptitudes sensori-motrices humaines reste un enjeu essentiel de la robotique.

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An Exploratory Study of Reactions to Bot Comments on GitHub

Denis Gillet, Juan Carlos Farah, Sandy Ingram, Xinyang Lu

The widespread use of bots to support software development makes social coding platforms such as GitHub a particularly rich source of data for the study of human-bot interaction. Software development bots are used to automate repetitive tasks, interacting with their human counterparts via comments posted on the various discussion interfaces available on such platforms. One type of interaction supported by GitHub involves reacting to comments using predefined emoji. To investigate how users react to bot comments, we conducted an observational study comprising 54 million GitHub comments, with a particular focus on comments that elicited the laugh reaction. The results from our analysis suggest that some reaction types are not equally distributed across human and bot comments and that a bot's design and purpose influence the types of reactions it receives. Furthermore, while the laugh reaction is not exclusively used to express laughter, it can be used to convey humor when a bot behaves unexpectedly. These insights could inform the way bots are designed and help developers equip them with the ability to recognize and recover from unanticipated situations. In turn, bots could better support the communication, collaboration, and productivity of teams using social coding platforms.

ACM2022

Robust Unsupervised Gaze Calibration Using Conversation and Manipulation Attention Priors

Jean-Marc Odobez, Rémy Alain Siegfried

Gaze estimation is a difficult task, even for humans. However, as humans, we are good at understanding a situation and exploiting it to guess the expected visual focus of attention of people, and we usually use this information to retrieve people's gaze. In this article, we propose to leverage such situation-based expectation about people's visual focus of attention to collect weakly labeled gaze samples and perform person-specific calibration of gaze estimators in an unsupervised and online way. In this context, our contributions are the following: (i) we show how task contextual attention priors can be used to gather reference gaze samples, which is a cumbersome process otherwise; (ii) we propose a robust estimation framework to exploit these weak labels for the estimation of the calibration model parameters; and (iii) we demonstrate the applicability of this approach on two human-human and human-robot interaction settings, namely conversation and manipulation. Experiments on three datasets validate our approach. providing insights on the priors effectiveness and on the impact of different calibration models, particularly the usefulness of taking head pose into account.

ASSOC COMPUTING MACHINERY2022

A Speech-based Productive Engagement Metric for Real-time Human-Robot Interaction in Collaborative Educational Contexts

Pierre Dillenbourg, Barbara Bruno, Jauwairia Nasir

One of the major challenges in educational contexts is to correctly interpret the student's learning process in real-time, which is a necessary pre-requisite for timely and appropriate interventions. In educational HRI, multiple solutions have been proposed to endow robots with this key ability, typically relying on observable proxies such as in-task performance, affective behavior, engagement with the robot, etc. In this methodology paper, we propose and validate a metric for the real-time analysis of the behaviour of learners, allowing to assess whether they are engaged in meaningful learning behaviours. Specifically, building on the previously proposed concept of Productive Engagement, that inherently links learning with engagement, we hereby propose methods to quantify and compute it reliably in real-time. The training and testing of the methods is done using the open access PE-HRI-temporal dataset, that provides team level multi-modal temporal behavioral data, built from a study done with 68 students (34 teams) in a collaborative human-human educational activity mediated by a robot.

2022

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The goal of this lab series is to practice the various theoretical frameworks acquired in the courses on a variety of robots, ranging from industrial robots to autonomous mobile robots, to robotic dev

ENG-615: Topics in Autonomous Robotics

Students will be introduced to modern approaches in control and design of autonomous robots through lectures and exercises.

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To cope with constant and unexpected changes in their environment, robots need to adapt their paths rapidly and appropriately without endangering humans. this course presents method to react within mi

Robotique

thumb|upright=1.5|Nao, un robot humanoïde. thumb|upright=1.5|Des robots industriels au travail dans une usine. La robotique est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robots. L'ATILF donne la définition suivante du robot : « il effectue, grâce à un système de commande automatique à base de microprocesseur, une tâche précise pour laquelle il a été conçu dans le domaine industriel, scientifique, militaire ou domestique ».

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Thymio: un robot pour se former à l'informatique

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