Robots pour la logistique dans des environnements sociaux
DESCRIPTION
Il existe un besoin criant de robots capables d’accomplir efficacement des tâches dans des espaces de travail partagés avec des humains. En effet, les progrès récents en matière de sécurité robotique ont permis de développer des robots capables de partager leur espace de travail avec des humains sans les mettre en danger. Mais cette sécurité s’est faite au détriment de l’efficacité, ce qui a limité le succès de ces robots : au-delà de la sécurité, la confiance des humains et la productivité conjointe restent des défis à relever.
Les objectifs de cette chaire de doter les robots de la capacité décisionnelle nécessaire pour évoluer dans des environnements partagés non seulement en toute sécurité, mais aussi efficacement grâce à une coopération non verbale et, idéalement, sans perturber l’environnement social. Nous visons plus spécifiquement des scénarios logistiques, où les robots doivent disposer d’une vitesse et d’une inertie importantes pour être utiles, ce qui rend ces enjeux cruciaux et nettement plus exigeants que dans la littérature existante, où les robots collaboratifs ont généralement une vitesse et une inertie réduites.
Notre stratégie consiste à développer une approche par couches, en traitant la sécurité des mouvements avec l'IA symbolique traditionnelle (planification automatisée et raisonnement basé sur les contraintes), la coopération non verbale avec l'apprentissage par renforcement (RL) et l'intégration sociale avec l'apprentissage par imitation (IL).
ACTIVITÉS
chaire
Publié le 11 janvier 2024 Mis à jour le 19 mai 2026
Rudolf Lioutikov (Karlsruher Institut für Technologie)
Thèmes de recherche
Robotique mobile,
Robotique sociale,
Contrôle prédictif de modèle,
Apprentissage par renforcement,
Apprentissage par renforcement inverse,
Apprentissage par imitation conditionnée par le but
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