Hybrid approaches for context recognition in Ambient Assisted Living systems : application to emotion recognition and human activity recognition and anticipation

Approches hybrides pour la reconnaissance du contexte dans les systèmes d'assistance à l'autonomie à domicile : application à la reconnaissance des émotions et à la reconnaissance et l'anticipation de l'activité humaine Le paradigme de l'Internet des Robots et des objets (IoRT) étend la portée du concept traditionnel de l'internet des objets en dotant n'importe quel objet des trois principales fonctions typiques de tout système robotique : la perception, l'actionnement et le contrôle. Du domaine de la robotique en nuage (cloud robotics) au domaine des systèmes cognitifs en nuage (Cognitive Cloud) pour l'Internet des Robots et des objets (IoRT), il y a un consensus croissant sur la nécessité d'accroitre les capacités cognitives des objets et des robots connectés produits aujourd'hui. L'ancrage est une capacité cognitive importante que doit posséder tout système IoRT. Ce concept est défini comme le processus de création et de maintien des associations entre les descriptions et les informations perceptuelles correspondant aux mêmes objets physiques. Dans la majorité des tâches, les robots doivent percevoir ou interagir avec des objets physiques de leur environnement ; souvent, ils doivent aussi communiquer et raisonner sur les objets et leurs propriétés. Les informations sur les objets sont généralement produites, représentées et utilisées de différentes manières dans divers sous-systèmes robotiques. En particulier, les sous-systèmes de haut niveau raisonnent souvent sur les propriétés et descriptions des objets, tandis que les sous-systèmes de bas niveau utilisent des représentations basées sur les données capteurs. Contrairement aux humains, dans les systèmes multi-agents, les agents peuvent échanger des descriptions et des informations perceptuelles selon le paradigme «voir le monde à travers les yeux des autres».Cette thèse vise à proposer un cadre générique permettant de mettre en œuvre des mécanismes d'ancrages symboliques des observations des systèmes IoRT dans un contexte dynamique. Il s’agit ici d’aller au-delà des approches actuelles qui se focalisent essentiellement sur l’ancrage statique. Ce cadre sera structuré en deux niveaux :•Au niveau bas, le cadre exploitera les approches orientées données et notamment celles basées sur l’apprentissage automatique afin de mettre en œuvre une couche de fusion des données sensorielles de bas niveau. Ce cadre vise en particulier à mettre en œuvre une méthode de reconnaissance coopérative de l'intention humaine et des activités humaines tenant compte de l’incertitude dans les observations.•Au niveau haut, le cadre représentera l'information dynamique (encrage dynamique) en utilisant des modèles conceptuels, permettant d'associer différents types de descriptions d'objets aux informations perceptuelles hétérogènes.•Des simulations et des expérimentations de cas d’utilisation réels seront mises en œuvre pour la validation du cadre proposé.