La carte bayésienne : un modèle probabiliste hiérarchique pour la navigation en robotique mobile

par Julien Diard

Thèse de doctorat en Informatique. Systèmes et communications

Sous la direction de Pierre Bessière.

Soutenue en 2003

à Grenoble INPG .


  • Résumé

    Qu'est-ce-qu'une carte ? Qu'est-ce-que naviguer, se localiser et prédire, pour un robot mobile devant accomplir une tâche donnée ? Ces questions n'ont pas de réponses évidentes à ce jour, et restent centrales à de nombreux domaines de recherches, comme la robotique, ou les sciences cognitives. Notre étude est à la croisée de ces disciplines. Nous étudions les méthodes probabilistes classiques, certaines approches bio-inspirées, et les analysons dans le cadre d'un formalisme général de programmation bayésienne (PBR). Nous proposons un formalisme original de mode��lisation probabiliste de l'interaction entre un robot et son environnement: la carte bayésienne. Nous définissons des opérateurs d'assemblage de cartes bayésiennes, replaçant ainsi la notion de hiérarchie de cartes comme centrale dans notre approche, en accord avec les données biologiques. En appuyant l'ensemble de notre travail sur le formalisme bayésien, nous profitons d'une capacité de traitement unifié des incertitudes.

  • Titre traduit

    The bayesian map : a hierarchical probabilistic model for mobile robot navigation


  • Pas de résumé disponible.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication en 2004 par [CCSD] [diffusion/distribution] à Villeurbanne

La carte bayésienne : un modèle probabiliste hiérarchique pour la navigation en robotique mobile

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (xiv-186 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 153-161

Où se trouve cette thèse\u00a0?