Dans le cadre de la robotique autonome nous nous demandons comment un contrôleur peut maintenir une cohérence interne à long terme tout en faisant face à la complexité de l'interaction avec :
• Son environnement
• Des humains
• D'autres robots
Quels sont les mécanismes d'apprentissage permettant le maintient de cette cohérence ?
Les principes sous-jacents à ces 3 types d'interaction sont ils communs ?
Interaction homme/machines
Modélisation de l’interaction
Comment intégrer des fonctions de communication pour qu’un robot imite ?
2 propriétés basiques sont essentielles
• Le tour de parole (turn-taking)
• La capacité de synchronisation
La communication et l’apprentissage sont 2 fonctions de l’imitation qui se nourrissent l’une de l’autre.
Agents virtuels/robots et thérapies
Difficulté :
l’interaction avec les enfants autistes
Hypothèse :
l’imitation peut être facilitée si l’agent
humain n’intervient pas
Notre but :
démarrer avec un modèle minimal
permettant de produire des imitations de
bas niveau puis augmenter la complexité
