Une Approche modulaire du réseau de neurones CMAC pour la commande d'un système robot-vision

par Reda Kara

Thèse de doctorat en Électronique, électrotechnique, automatisme

Sous la direction de Julien Gresser.

Soutenue en 0200

à Mulhouse .


  • Résumé

    Ce travail de thèse explore les capacités des réseaux de neurones à estimer les fonctions robotiques pour réaliser des contrôleurs performants. Nous proposons une approche de l'asservissement visuel dite adaptative qui repose sur l'utilisation du réseau de neurones CMAC ("Cerebellar Model Articulation Controller"). En dépit des propriétés attractives, ce réseau présente deux problèmes : une sortie discrète, ainsi qu'une taille liée directement à la précision souhaitée. De ce fait, nous avons formalisé 2 architectures neuronales modulaires : le réseau HCMAC ("Hierarchical CMAC") et le réseau AL_CMAC ("Adaptive Linear CMAC"). Leur principe repose sur une combinaison de plusieurs réseaux de neurones de plus petite taille. Les contrôleurs neuronaux modulaires sont évalués et validés dans des applications d'asservissement visuel d'un robot trois axes (positionnement et la poursuite de cibles. Leurs performances sont comparées à celles du réseau CMAC et du réseau SSOM ("Supervised Self-Organizing Maps").


  • Résumé

    The work of this thesis investigates artificial neural networks capabilities to estimate robotic functions, and their performances as controllers. We propose an adaptive visual servoing scheme based on the CMAC ("Cerebellar Model Articulation Controller") network. The CMAC network is thus well suited for robot control but in practice there are two drawbacks: its output is "discrete" and its precision depends on its size. Thus, we have developed two modular neural : the HCMAC ("Hierarchical CMAC") and the AL_CMAC ("Adaptive Linear CMAC"). These two networks are a combination of networks of small size. The efficiency of the HCMAC and AL_CMAC neuro-controller is validated through visual servoing experiments with a three degrees of freedom robot arm and with a two camera vision system. Visual servoing experiments consist in positioning tasks and in tracking mobile objects. The performances are compared to other neuro-controllers like CMAC and SSOM ("Supervised Self-Organizing Maps") networks.

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Informations

  • Détails : 130 f.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 115 ref.

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  • Bibliothèque : Université de Haute-Alsace (Mulhouse). Service Commun de Documentation. Section Sciences et Techniques.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : Th 02 KAR
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  • Cote : Th 02 KAR
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