[ca] El desenvolupament de robots socials capaços d'interactuar amb els éssers humans és un dels principals reptes en el camp de la robòtica. Actualment, els robots comencen a aparèixer en entorns dinàmics, com zones de vianants, universitats o hospitals; per aquest motiu, aquesta interacció ha de realitzar-se de manera natural, progressiva i cordial, ja que la seva utilització pot ser col.laboració, assistència o ajuda a les persones. Per tant, la navegació i la interacció amb els humans, en aquests entorns, són habilitats importants que les futures generacions de robots han de posseir, a més a més, els robots han de ser aptes de cooperar entre ells si fos requerit. El present treball estudia aquests reptes plantejats. S'han desenvolupat un conjunt de tècniques que permeten als robots interectuar de manera natural amb les persones i el seu entorn, mentre que guien o acompanyen als humans en zones urbanes. En aquest sentit, el moviment dels robots s'inspira en la manera com es mouen els humans en les convenvions socials, així com l'espai personal.El primer punt que aquesta tesi comprèn és el desenvolupament d'un nou mètode per a "robots-acompanyants" basat en el nou model estès de forces socials. S'ha evaluat com es mouen les persones i s'han formulat un conjunt de forces socials virtuals que descriuren el comportament del robot en termes de moviments. Aquesta evaluació es basa en el concepte de "proxemics" i assegura que la navegació del robot està socialment acceptada per la persona que està sent acompanyada i per la gent que es troba a l'entorn. Per mitjà d'un estudi social, mostrem que els humans interpreten el comportament del robot d'acord amb les normes socials. Així mateix, un nou sistema per a guiar a persones en zones urbanes amb un conjunt de robots mòbils que cooperen és presentat. El model proposat ofereix diferents avantatges comparat amb treballs anteriors. Primer, es permet a un grup de persones ser guiades en entorns oberts o amb alta densitat d'obstacles; segon, s'utilitzen diferents robots que cooperen; tercer, els robots són capaços de reincorporar a la formació les persones que s'han allunyat del grup anteriorment de manera segura. La base del nostre enfocament es basa en el nou model anomenat "Discrete Time Motion", el qual representa els movimients dels humans i els robots, prediu el comportament de les persones, i planeja i proporciona una ruta als robots.Posteriorment, aquesta tesi va un pas més enllà amb el desenvolupament del model "Prediction and Anticipation Model". Aquest model ens permet determinar la distribució òptima de robots per a prevenir que les persones s'allunyin del grup en zones especíıfiques del mapa, i per tant facilitar la tasca dels robots. A més, s'optimitza localment el treball realitzat pels robots i les persones, produint d'aquesta manera un moviment més amigable. Finalment, s'introdueix un robot autònom mòbil capaç d'interactuar amb les persones per realitzar un aprenentatge assistit. Incialment, es presenten diferents comportaments del robot per apropar-se a una persona i crear un víıncle amb ell/ella. Basant-nos en aquesta idea, un mòdul visual per a la detecció de cares humanes en temps real va ser proporcionat al robot. Hem observat que les persones atribueixen diferents personalitats al robot en funció dels seus diferents comportaments. Una vegada que el contacte va ser iniciat es va donar l'oportunitat als voluntaris d'ajudar al robot per a millorar les seves habilitats visuals. Després d'aquesta etapa d'aprenentatge assistit, el robot va ser capaç d'identificar a les persones mitjançant l'ús de mètodes visuals.En resum, aquesta tesi presenta i demostra la necessitat de robots que siguin capaços d'operar de forma acceptable amb la gent i que es comportin d'acord amb les normes socials mentres acompanyen o guien a persones. Per altra banda, aquest treball mostra que la coperació entre un grup de robots pot optimitzar el rendiment tant dels robots com dels humans.

[en] The development of social robots capable of interacting with humans is one of the principal challenges in the field of robotics. More and more, robots are appearing in dynamic environments, like pedestrian walkways, universities, and hospitals; for this reason, their interaction with people must be conducted in a natural, gradual, and cordial manner, given that their function could be aid, or assist people. Therefore, navigation and interaction among humans in these environments are key skills that future generations of robots will require to have. Additionally, robots must also be able to cooperate with each other, if necessary. This dissertation examines these various challenges and describes the development of a set of techniques that allow robots to interact naturally with people in their environments, as they guide or accompany humans in urban zones. In this sense, the robots' movements are inspired by the persons' actions and gestures, determination of appropriate personal space, and the rules of common social convention. The first issue this thesis tackles is the development of an innovative robot-companion approach based on the newly founded Extended Social-Forces Model. We evaluate how people navigate and we formulate a set of virtual social forces to describe robot's behavior in terms of motion. Moreover, we introduce a robot companion analytical metric to effectively evaluate the system. This assessment is based on the notion of "proxemics" and ensures that the robot's navigation is socially acceptable by the person being accompanied, as well as to other pedestrians in the vicinity. Through a user study, we show that people interpret the robot's behavior according to human social norms. In addition, a new framework for guiding people in urban areas with a set of cooperative mobile robots is presented. The proposed approach offers several significant advantages, as compared with those outlined in prior studies. Firstly, it allows a group of people to be guided within both open and closed areas; secondly, it uses several cooperative robots; and thirdly, it includes features that enable the robots to keep people from leaving the crowd group, by approaching them in a friendly and safe manner. At the core of our approach, we propose a "Discrete Time Motion" model, which works to represent human and robot motions, to predict people's movements, so as to plan a route and provide the robots with concrete motion instructions. After, this thesis goes one step forward by developing the "Prediction and Anticipation Model". This model enables us to determine the optimal distribution of robots for preventing people from straying from the formation in specific areas of the map, and thus to facilitate the task of the robots. Furthermore, we locally optimize the work performed by robots and people alike, and thereby yielding a more human-friendly motion. Finally, an autonomous mobile robot capable of interacting to acquire human-assisted learning is introduced. First, we present different robot behaviors to approach a person and successfully engage with him/her. On the basis of this insight, we furnish our robot with a simple visual module for detecting human faces in real-time. We observe that people ascribe different personalities to the robot depending on its different behaviors. Once contact is initiated, people are given the opportunity to assist the robot to improve its visual skills. After this assisted learning stage, the robot is able to detect people by using the enhanced visual methods. Both contributions are extensively and rigorously tested in real environments. As a whole, this thesis demonstrates the need for robots that are able to operate acceptably around people; to behave in accordance with social norms while accompanying and guiding them. Furthermore, this work shows that cooperation amongst a group of robots optimizes the performance of the robots and people as well.