Étude et application des méthodes d'apprentissage pour la navigation d'un robot en environnement inconnu

par Philippe Pastor

Thèse de doctorat en Intelligence artificielle

Sous la direction de Roger Mampey.

Soutenue en 1995

à Toulouse, ENSAE .

  • Titre traduit

    Investigation and application of learning methods for robot navigation in an unknown environment


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    L'objet de cette thèse est l'étude des méthodes d'apprentissage par renforcement en vue de son application à la navigation d'un robot mobile autonome. Après une présentation des méthodes d'apprentissage développées depuis les débuts de la Cybernétique jusqu'à aujourd'hui en Intelligence Artificielle, nous présentons les fondements mathématiques de l'apprentissage par renforcement que sont la théorie des automates d'apprentissage et la Programmation Dynamique en temps réel. Les chapitres suivants sont consacrés au problème de la navigation d'un robot mobile autonome évoluant dans un environnement qui lui est inconnu. Pour répondre à ce problème, nous proposons d'utiliser différents algorithmes d'apprentissage par renforcement issus, soit des automates d'apprentissage, soit du G-learning. Les performances de ces algorithmes sont ensuite comparées à partir d'expérimentations menées sur un système non-holonome. Enfin, le derneir chapitre propose une extension originale de ce type d'apprentissage dans le but de construire une carte représentant la topolgie de l'environnement dans lequel le robot évolue.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (172 p.)
  • Annexes : Bibliogr. 109 ref.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace. Service documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1995/173 PAS
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