A n de permettre à l'interaction homme-robot de gagner en qualité, il faut que le robot se comporte de manière à ce que cette interaction soit la plus proche possible d'une interaction homme-homme. Une façon d'y parvenir est de doter le robot de représentations et/ou de systèmes de raisonnement directement inspirés de l'homme. Cette approche présente l'avantage majeur de faciliter la communication entre l'homme et le robot puisque les données utilisées et la façon de les manipuler par le robot sont intelligibles par son partenaire humain. Toutefois, ce type d'approche cible généralement un ensemble restreint de tâches.
Considérons le cas des données spatiales. Les données spatiales manipulées par un robot sont principalement des données numériques basées sur un point pris comme origine. Cette représentation n'est pas adaptée pour permettre une communication e cace entre l'homme et le robot. En eet, un homme dé nit sa position à l'aide de lieux topologiques et sa direction à l'aide de points de référence tels que les points cardinaux. Il convient donc de trouver un moyen permettant de faire le lien entre la représentation spatiale numérique utile du robot et la représentation spatiale symbolique utilisée par l'homme. La représentation numérique peut être utilisée pour construire une carte cognitive [Kennedy 07]. Cette carte cognitive contient les
CHAPITRE 2. COMPORTEMENT SOCIAL D'UN ROBOT
Fig. 2.7 Exemple de graphe multi-hiérarchique annoté.
Cette représentation permet de structurer hiérarchiquement l'environnement. Les noeuds de ce graphe sont décomposés selon les agents et/ou les objets concernés par la tâche courante.
positions relatives et les orientations entre les éléments importants de l'environnement. L'utilité de cette carte est de permettre au robot de communiquer avec son partenaire humain sur la position relative d'une cible mobile qu'ils cherchent à isoler. Cette tâche est appelée tâche RECON. La gure 2.5 illustre un exemple de situation : le robot perçoit la cible mais le partenaire humain du robot ne la voit pas, le robot doit donc guider son partenaire de façon à ce qu'il puisse se rapprocher de la cible. Dans cette situation, le robot peut concevoir la carte cognitive illustrée par la gure 2.6. Cette carte contient uniquement des indications d'orientation basées sur les points cardinaux et des informations de proximité relative entre agents et objets. Ainsi, le robot peut aisément communiquer avec son partenaire en lui indiquant des orientations basées sur la rose des vents et des notions de distances qualitatives (proche, loin, etc.). Cette représentation cognitive de l'espace permet au robot de transmettre aisément des indications compréhensibles à son partenaire humain mais lui permet également d'interpréter les indications que son partenaire lui fournit.
D'autres travaux se sont intéressés à une reproduction partielle du raisonnement humain en se basant sur une représentation hiérarchisée de l'environnement [Galindo 04]. Dans cette approche l'environnement dans lequel évolue le robot est modélisé à l'aide d'un graphe multi- hiérarchique annoté. La gure 2.7 illustre un exemple d'un tel graphe. Le plus haut niveau du graphe est appelé niveau universel et le plus bas niveau est appelé niveau élémentaire. Chaque noeud du graphe représente un lieu, un objet ou un agent. Chaque arc du graphe représente la relation qui existe entre les deux noeuds. Des noeuds d'un même type peuvent être
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Fig. 2.8 Exemple de situation où la prise de perspective permet de faciliter la communication entre l'homme et le robot.
Le robot dispose de deux représentations du monde : une basée sur ses propres croyances et une autre basée sur les croyances estimées de l'homme. Lorsque ce dernier demande au robot de lui apporter la clef, le robot détecte plusieurs options possibles puisqu'il perçoit deux clefs. Il utilise alors la seconde représentation du monde pour lever l'ambiguïté liée à la requête de l'homme.
regroupés pour former un super-noeud au niveau hiérarchique supérieur. Cette représentation de l'environnement permet au robot de raisonner de manière grossière puis d'a ner ce raisonnement en décomposant les super-noeuds concernés. Ainsi, dans l'exemple de la gure 2.7, si le robot doit aller chercher la boîte il va décomposer le super-noeud Étage ce qui donnera le graphe du niveau intermédiaire. Les super-noeuds Hall et Laboratoire sont ensuite développés a n de dé nir les positions exactes du robot et de la boîte. Les super-noeuds Couloir Ouest et Couloir Est seront ensuite développés a n de dé nir le meilleur trajet possible pour le robot. Cette approche présente l'avantage de représenter explicitement des concepts de haut-niveau manipulés par le robot. Cela permet une communication plus e cace entre l'homme et le robot puisque ce dernier peut adapter son discours en fonction du niveau hiérarchique qui intéresse son interlocuteur. De plus, cette approche présente l'avantage de reproduire un raisonnement proche de celui d'un être humain : raisonnement de haut-niveau qui est ensuite a né jusqu'à parvenir à une série d'actions élémentaires. Ainsi, le partenaire humain du robot peut lui attribuer des intentions de la même façon qu'il le fait avec un autre homme.
Une des caractéristiques du raisonnement humain est de permettre à un homme de penser comme s'il était un autre individu. Cette capacité s'appelle la prise de perspective (Perspective Taking en anglais). Des travaux tels que [Trafton 05] se sont intéressés à la reproduction de cette faculté par un robot. Pour cela, le robot doit être capable de gérer plusieurs représentations concurrentielles de l'environnement a n de lui permettre d'interpréter les requêtes émises par son partenaire humain en se plaçant du point de vue de celui-ci. La gure 2.8 illustre une situation dans laquelle la prise de perspective permet au robot de lever l'ambiguïté liée à la requête émise par son partenaire humain. Dans cette situation, le partenaire humain demande au robot de lui apporter la clef. Cette requête est évidente pour l'humain puisqu'il ne perçoit qu'une seule
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clef, cependant, le robot lui en perçoit plusieurs ce qui introduit une ambiguïté. Le robot peut alors faire appel à la représentation mentale de l'état de l'environnement du point de vue de son partenaire humain pour lever cette ambiguïté et lui apporter obj2 à savoir la clef que le partenaire humain croyait unique.
La reproduction des structures de représentations et/ou du raisonnement humain dans les systèmes délibératifs du robot permet de faciliter la compréhension par l'homme du processus décisionnel du robot. Cette compréhension favorise la communication entre l'homme et le robot et permet au partenaire humain d'attribuer des intentions au robot.