Anticiper Le Comportement Humain Pour L'interaction

Il y a 4 mois

Grenoble, France Université Grenoble Alpes Temps plein

**Anticiper le comportement humain pour l'interaction homme-robot // Anticipating Human Behavior for Human-Robot Interaction**:

- Réf **ABG-125561**
**ADUM-58826**
- Sujet de Thèse- 28/08/2024- Université Grenoble Alpes- Lieu de travail- Grenoble Cedex 9 - France- Intitulé du sujet- Anticiper le comportement humain pour l'interaction homme-robot // Anticipating Human Behavior for Human-Robot Interaction- Champs scientifiques- Indifférent
- Mots clés- robotique, vision artificielle, apprentissage machine
robotics, computer vision, machine learning**Description du sujet**:

- Voir le resume en anglais.

This project aims to estimate human intentions within a collaborative human-robot setup using visual
data. Traditional approaches to action classification focus on identifying and categorizing immediate
actions. However, collaborative tasks, such as human-to-robot handovers, demand a more nuanced
understanding. These tasks require not only the ability to classify for example the type of the human
grasp accurately but also to anticipate future actions effectively.

To achieve this, the project will:
1. Identify Human Hand-Object Configurations: Develop algorithms to precisely identify and classify
the positioning and interaction of human hands with objects. This involves understanding the
object's shape and its impact on the human grasp pose.
2. Anticipate Future Actions: Implement predictive models that can estimate what actions a human
might take next. This anticipation is crucial for seamless collaboration, allowing robots to prepare
and respond proactively to human movements.

By combining these elements, the project seeks to create a more intuitive and effective human-robot
interaction framework. This will enable robots to better understand and predict human behavior, leading
to smoother and more intuitive collaborations for a variety of handover tasks.

Goals
- Developing Latent Action Representations: Utilize generative models to create latent action

representations that can handle both classification and anticipation tasks. These representations
will capture the underlying structure of human actions, allowing the system to recognize and
predict behaviors more effectively.
- Addressing Challenges of Low Data Availability: Implement strategies to work effectively in

environments with limited data. This may involve techniques such as transfer learning, data
augmentation, and synthetic data generation to ensure robust performance despite scarce
training examples.
- Managing Initially Unknown Classes: Develop methods to identify and incorporate new, previously

unseen classes of actions. This capability will enable the system to adapt and learn in real-time,
enhancing its ability to function in dynamic and unpredictable environments.

By achieving these objectives, the project seeks to contribute to developing systems that are capable of
adapting to their environment and human interaction partners, allowing more intuitive and effective
collaboration.

Début de la thèse : 01/11/2024**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:

- Autres financements**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Université Grenoble Alpes**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université Grenoble Alpes**Ecole doctorale**:

- 217 MSTII - Mathématiques, Sciences et technologies de l'information, Informatique- Voir le profil en anglais.
MSc degree in computer science or similar field Excellent English writing and communication skills Excellent software engineering and programming skills in Python (C++ is beneficial) Sophisticated technical background in the following fields: robotics, machine learning and computer vision Industrial experience is a plus Interest in interdisciplinary research in the context of theM IAI Grenoble Alpes Institute-
- 30/09/2024

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