La population vieillissante provoque une croissance des coûts pour les soins hospitaliers. Pour éviter que ces coûts deviennent trop importants, des robots de téléprésence et d’assistance aux soins et aux activités quotidiennes sont envisageables afin de maintenir l’autonomie des personnes âgées à leur domicile. Cependant, les robots actuels possèdent individuellement des fonctionnalités intéressantes, mais il serait bénéfique de pouvoir réunir leurs capacités. Une telle intégration est possible par l’utilisation d’une architecture décisionnelle permettant de jumeler des capacités de navigation, de suivi de la voix et d’acquisition d’informations afin d’assister l’opérateur à distance, voir même s’y substituer.
Pour ce projet, l’architecture de contrôle HBBA (Hybrid Behavior-Based Architecture) sert de pilier pour unifier les bibliothèques requises, RTAB-Map (Real-Time Appearance-Based Mapping) et ODAS (Open embeddeD Audition System), pour réaliser cette intégration. RTAB-Map est une bibliothèque permettant la localisation et la cartographie simultanée selon différentes configurations de capteurs tout en respectant les contraintes de traitement en ligne. ODAS est une bibliothèque permettant la localisation, le suivi et la séparation de sources sonores en milieux réels. Les objectifs sont d’évaluer ces capacités en environnement réel en déployant la plateforme robotique dans différents domiciles, et d’évaluer le potentiel d’une telle intégration en réalisant un scénario autonome d’assistance à la prise de mesure de signes vitaux.
La plateforme robotique Beam+ est utilisée pour réaliser cette intégration. La plateforme est bonifiée par l’ajout d’une caméra RBG-D, d’une matrice de huit microphones, d’un ordinateur et de batteries supplémentaires. L’implémentation résultante, nommée SAM, a été évaluée dans 10 domiciles pour caractériser la navigation et le suivi de conversation. Les résultats de la navigation suggèrent que les capacités de navigation fonctionnent selon certaines contraintes propres au positionement des capteurs et des conditions environnementales, impliquant la nécessité d’intervention de l’opérateur pour compenser. La modalité de suivi de la voix fonctionne bien dans des environnements calmes, mais des améliorations sont requises en milieu bruyant. Incidemment, la réalisation d’un scénario d’assistance complètement autonome est fonction des performances de la combinaison de ces fonctionnalités, ce qui rend difficile d’envisager le retrait complet d’un opérateur dans la boucle de décision. L’intégration des modalités avec HBBA s’avère possible et concluante, et ouvre la porte à la réutilisabilité de l’implémentation sur d’autres plateformes robotiques qui pourraient venir compenser face aux lacunes observées sur la mise en œuvre avec la plateforme Beam+
