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Thèse soutenue

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

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Auteur / Autrice : Philippe Pastor
Direction : Roger Mampey
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Intelligence artificielle
Date : Soutenance en 1995
Etablissement(s) : Toulouse, ENSAE

Résumé

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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.