Apprentissage de modèles de comportement pour le contrôle d'exécution et la planification robotique

par Guillaume Infantes

Thèse de doctorat en Intelligence artificielle

Sous la direction de Malik Ghallab et de François Félix Ingrand.

Soutenue en 2006

à Toulouse 3 .

  • Titre traduit

    Learning of models of behavior for the control of execution and the robotics planning


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Les systèmes robotiques autonomes évoluent dans des environnements fortement imprévisibles, et sont sujets à des grandes imprécisions des capteurs et de leur connaissance en général. De fait, ils sont construits dans l'objectif de robustesse et non pas de fournir des modèles de leur comportement, qui sont nécessaires à la prise de décision de plus haut niveau, type planification ou contrôle d'exécution. Dans les applications actuelles, ils sont souvent très abstraits et simplifiés par rapport à une application réelle. Nous proposons d'explorer la construction automatique de modèles intermédiaires stochastiques pour des systèmes robotiques réels. Dans un premier temps, nous expliquons la construction de modèles de Markov cachés, des données brutes la définition d'états inobservables, et leur apprentissage. Nous passons ensuite à des modèles d'expressivité plus grande, et expliquons pourquoi les méthodes de calcul exact sont impossibles à appliquer. Nous montrons alors un algorithme original d'apprentissage quantitatif de tels modèles, et passons en revue différentes méthodes d'apprentissage de la causalité sous-jacente. Nous montrons une utilisation de tels modèles pour optimiser un comportement robotique, et pour que le système puisse décider d'apprendre.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (129 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 121-125

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2006TOU30182
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