Les humains sont souples, flexibles et leur comportement a été optimisé par des mécanismes d’apprentissage et par l’évolution. Malgré des avancées significatives dans le domaine de la robotique, les technologies actuelles ne permettent pas encore aux robots des interactions physiques fluides et sécurisées en collaboration avec l’humain. Effectivement, les mécanismes de coordination et de contrôle qui facilitent les collaborations entre humains restent largement insaisissables. Ainsi, malgré la simplicité apparente d’une tâche donnée, l’organisation sous-jacente du système neuro-musculo-squelettique reste inconnue [1]. L’une des raisons est la redondance du système moteur : une tâche donnée peut être réalisée par différents muscles et avec une infinité de trajectoires possible [2]. Certaines théories, telles que le contrôle optimal, l’étude des synergies musculaires ou les primitives motrices, apportent des réponses partielles à cette organisation, mais aucune ne satisfait à expliquer tous les résultats empiriques. Dans ce contexte, l’équipe du LAAS-CNRS a aussi démontré l’absence de stratégies communes lorsque deux humains interagissent [3]. Néanmoins, il est étonnant d’observer quotidiennement à quel point les humains peuvent transférer des objets l’un à l’autre et les porter de manière naturelle.

Ainsi, pour réaliser des tâches de transfert d’un objet vers un système robotique, d’importantes innovations fondamentales sont nécessaires. Cette tâche peut, en effet, se subdiviser en trois parties. D’une part le port de l’objet par l’humain, le contact avec le robot puis le port de l’objet par le robot seul. Les recherches antérieures n’ont pas intégré de modèle humain pour améliorer la proactivité, la personnalisation et l’adaptabilité des robots lors de l’interaction physique, en particulier lors du contact initial avec le robot. En effet, l’absence d’un modèle du système musculosquelettique a limité ces développements à des transferts quasi-statiques, obligeant les humains à maintenir des poses statiques pour atténuer le risque de collisions avec les robots et les blessures potentielles [4], [5]. A ce stade, en l’absence de modèle personnalisé de l’humain, aucun robot n’est capable de prévoir où se situera le contact selon quelle dynamique (puissance et couples articulaires) et, le cas échéant, de s‘adapter en temps réel aux modifications observées.

Afin de générer des transferts dynamiques et fluides, l’analyse temps-réel de la dynamique de l’humain la simulation et la génération d’une réponse personnalisée sont nécessaires. Les précédents travaux des équipes impliquées ont été concluants à ce stade mais le transfert vers les robots humanoïdes, par essence très instables n’a pas permis de larges diffusions de ces recherches [6]. Nous visons donc ainsi avec cette collaboration à développer des stratégies personnalisées temps réel en utilisant des bras manipulateurs et des robots à roues dont la stabilité est grande. C’est ici que les compétences de l’université de Sherbrooke sont importantes pour l’observabilité et la prédiction du mouvement humain puis la commande du robot [7], [8], [9].