Aural servo towards an alternative approach to sound localization for robot motion control
Asservissement sonore: vers une alternative à la localisation de source
pour la commande de robot
Aly Magassouba, PhD's student in Lagadic & Panama team
Directeur de thèse: François Chaumette, Directeur de Recherche, Inria Rennes ; co-directrice de thèse: Nancy Bertin, Chargée de recherche, CNRS
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PhD defense - Monday 5th december 2016 
Emmanuel Vincent, Directeur de Recherche, Inria Nancy/ Rapporteur
Patrick Danes, Professeur, Université Toulouse 3 / Rapporteur
Ivan Petrovic, Professeur, University of Zagreb / Examinateur
Bruno Gas, Professeur, Université Paris 6 / Examinateur
Radu Horaud, Directeur de Recherche, Inria Grenoble / Examinateur
Nancy Bertin, Chargée de recherche, CNRS / Co-directrice de thèse
François Chaumette, Directeur de Recherche, Inria Rennes/ Directeur de thèse
Cette thèse s’intéresse au développement de lois de commande basées sur la perception auditive. Dans le domaine de l'audition robotique, le contrôle du robot à partir d'informations auditives est généralement basé sur des approches de localisation de source sonore. Cependant, la localisation de source en conditions réelles est une tâche complexe à résoudre. En environnement intérieur, les perturbations causées par le bruit, la réverbération ou même la structure du robot peuvent altérer le processus de localisation. Cette tâche de localisation devient encore plus complexe si la source et/ou le robot sont en mouvement. Aujourd'hui, en se restreignant aux systèmes binauraux, la localisation sonore en environnement réel n'est pas encore réalisable de manière robuste.
A l'opposé, nous développons dans cette thèse une commande référencée capteurs, l'asservissement sonore, qui ne nécessite pas de localiser la source. Le mouvement du robot est directement relié à la perception auditive: une tâche de positionnement est réalisée par une boucle de commande, où le mouvement du robot est régi par la dynamique d'indices sonores de bas niveau. Les résultats expérimentaux dans différentes conditions acoustiques et sur différentes plates-formes robotiques confirment la pertinence de cette approche en condition réelle.