Reconnaissance gestuelle par gant de données pour le contrôle temps réel d’un robot mobile

Alors que les systemes de reconnaissance gestuelle actuels privilegient souvent un usage interieur, nous nous interessons a la conception d'un systeme dont l'utilisation est possible en environnement exterieur et en mobilite. Notre objectif est le controle temps-reel d'un robot mobile dont l'usage est destine aux fantassins debarques. La contribution principale de cette these est le developpement d'une chaine de reconnaissance gestuelle temps reel, qui peut etre entrainee en quelques minutes avec: un faible nombre d'exemples ("small data"); des gestes choisis par l'utilisateur; une resilience aux gestes mal realises; ainsi qu'une faible empreinte CPU. Ceci est possible grâce a deux innovations cles: d'une part, une technique pour calculer des distances entre series temporelles en flux, basee sur DTW; d'autre part, une retro-analyse efficace du flux d'apprentissage afin de determiner les hyperparametres du modele sans intervention de l'utilisateur. D'autre part, nous avons construit notre propre gant de donnees et nous l'utilisons pour confirmer experimentalement que la solution de reconnaissance gestuelle permet le controle temps reel d'un robot en mobilite. Enfin, nous montrons la flexibilite de notre technique en ce sens qu'elle permet de controler non seulement des robots, mais aussi des systemes de natures differentes.