Publication: Autonomous decision-making for socially interactive robots
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Publication date
2017-07
Defense date
2017-07-14
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Abstract
The aim of this thesis is to present a novel decision-making system
based on bio-inspired concepts to decide the actions to make during
the interaction between humans and robots. We use concepts from
nature to make the robot may behave analogously to a living being
for a better acceptance by people. The system is applied to
autonomous Socially Interactive Robots that works in environments
with users. These objectives are motivated by the need of having
robots collaborating, entertaining or helping in educational tasks for
real situations with children or elder people where the robot has to
behave socially. Moreover, the decision-making system can be
integrated into this kind of robots in order to learn how to act
depending on the user profile the robot is interacting with. The
decision-making system proposed in this thesis is a solution to all
these issues in addition to a complement for interactive learning in
HRI. We also show real applications of the system proposed applying
it in an educational scenario, a situation where the robot can learn
and interact with different kinds of people. The last goal of this
thesis is to develop a robotic architecture that is able to learn how to
behave in different contexts where humans and robots coexist. For
that purpose, we design a modular and portable robotic architecture
that is included in several robots. Including well-known software
engineering techniques together with innovative agile software
development procedures that produces an easily extensible
architecture.
El objetivo de esta tesis es presentar un novedoso sistema de toma de decisiones basado en conceptos bioinspirados para decidir las acciones a realizar durante la interacción entre personas y robots. Usamos conceptos de la naturaleza para hacer que el robot pueda comportarse análogamente a un ser vivo para una mejor aceptación por las personas. El sistema está desarrollado para que se pueda aplicar a los llamados Robots Socialmente Interactivos que están destinados a entornos con usuarios. Estos objetivos están motivados por la necesidad de tener robots en tareas de colaboración, entretenimiento o en educación en situaciones reales con niños o personas mayores en las cuales el robot debe comportarse siguiendo las normas sociales. Además, el sistema de toma de decisiones es integrado en estos tipos de robots con el fin de que pueda aprender a actuar dependiendo del perfil de usuario con el que el robot está interactuando. El sistema de toma de decisiones que proponemos en esta tesis es una solución a todos estos desafíos además de un complemento para el aprendizaje interactivo en la interacción humano-robot. También mostramos aplicaciones reales del sistema propuesto aplicándolo en un escenario educativo, una situación en la que el robot puede aprender e interaccionar con diferentes tipos de personas. El último objetivo de esta tesis es desarrollar un arquitectura robótica que sea capaz de aprender a comportarse en diferentes contextos donde las personas y los robots coexistan. Con ese propósito, diseñamos una arquitectura robótica modular y portable que está incluida en varios robots. Incluyendo técnicas bien conocidas de ingeniería del software junto con procedimientos innovadores de desarrollo de sofware ágil que producen una arquitectura fácilmente extensible.
El objetivo de esta tesis es presentar un novedoso sistema de toma de decisiones basado en conceptos bioinspirados para decidir las acciones a realizar durante la interacción entre personas y robots. Usamos conceptos de la naturaleza para hacer que el robot pueda comportarse análogamente a un ser vivo para una mejor aceptación por las personas. El sistema está desarrollado para que se pueda aplicar a los llamados Robots Socialmente Interactivos que están destinados a entornos con usuarios. Estos objetivos están motivados por la necesidad de tener robots en tareas de colaboración, entretenimiento o en educación en situaciones reales con niños o personas mayores en las cuales el robot debe comportarse siguiendo las normas sociales. Además, el sistema de toma de decisiones es integrado en estos tipos de robots con el fin de que pueda aprender a actuar dependiendo del perfil de usuario con el que el robot está interactuando. El sistema de toma de decisiones que proponemos en esta tesis es una solución a todos estos desafíos además de un complemento para el aprendizaje interactivo en la interacción humano-robot. También mostramos aplicaciones reales del sistema propuesto aplicándolo en un escenario educativo, una situación en la que el robot puede aprender e interaccionar con diferentes tipos de personas. El último objetivo de esta tesis es desarrollar un arquitectura robótica que sea capaz de aprender a comportarse en diferentes contextos donde las personas y los robots coexistan. Con ese propósito, diseñamos una arquitectura robótica modular y portable que está incluida en varios robots. Incluyendo técnicas bien conocidas de ingeniería del software junto con procedimientos innovadores de desarrollo de sofware ágil que producen una arquitectura fácilmente extensible.
Description
Mención Internacional en el título de doctor
Keywords
Human-robot interaction, Socially assistive robots, Socially interactive robots, Decision-making system, Artificial intelligence, Robótica, Sistemas hombre-máquina, Conducta social, Toma de decisiones, Inteligencia artificial, Aprendizaje