Audition active et intégration sensorimotrice pour un robot autonome bioinspiré

par Mathieu Bernard

Thèse de doctorat en Robotique

Sous la direction de Bruno Gas et de Alain de Cheveigné.

Le jury était composé de À renseigner Gaussier, À renseigner O' Regan, À renseigner Arleo, À renseigner Horaud, À renseigner Pirim.


  • Résumé

    La grande majorité des systèmes perceptifs proposés en robotique héritent d'une conception passive de la perception dans laquelle la génération d'une commande motrice est l'étape ultime d'une succession de traitements purement passifs. Dans le cadre de la localisation de sources sonores, qui est une tâche fondamentale du système auditif, cette approche passive offre de bons résultats lorsque les conditions environnementales sont bien connues et facilement modélisables. Cependant des difficultés apparaissent lorsque l'environnement se complexifie, a fortiori s'il est inconnu ou changeant. Ces difficultés constituent un enjeu important dans le domaine de l'audition artificielle. Cette thèse considère une approche radicalement différente de l'approche passive, inspirée de la psychologie de la perception et de la théorie des contingences sensorimotrices. Cette approche place l'action au coeur du processus de perception, qui est alors vu comme une interaction qu'un agent biologique ou robotique entretient avec son environnement. Alors que l'approche passive nécessite des connaissances sur l'environnement, implicement intégrées dans les traitements par le roboticien, l'approche sensorimotrice suggère au contraire que ces connaissances sont acquises par l'agent de manière autonome, à travers son expérience sensorimotrice. Ainsi cette thèse applique la théorie des contingences sensorimotrices à la localisation de sources sonores pour la robotique autonome. Sur la base d'un modèle bioinspiré du système auditif adapté au contexte robotique, cette thèse propose une redéfinition du problème de la localisation en termes sensorimoteurs. Un modèle de localisation sensorimotrice est alors proposé. Celui-ci se base sur des capacités de perception active bas-niveau pour construire une représentation de l'espace auditif qui est ensuite utilisée pour une localisation passive. En exploitant les capacités d'action du robot, ce modèle permet de s'affranchir des dépendances à l'environnement qui mettent en difficulté l'approche passive, en proposant ainsi un degré d'autonomie supérieur à celui des modèles actuels

  • Titre traduit

    Active audition and sensorimotor integration for a bioinspired autonomous robot


  • Résumé

    The vast majority of perceptual systems proposed in robotics inherit apassive conception of perception, in which the generation of a motor command is the final stage of successive passive processes. In the field of sound sources localization, which is a fundamental task of the auditory system, this passive approach provides good results when the environment is well known and easily modeled. However, difficulties arise when the environment becomes more complex, unknown or changing. These difficulties are a major issue in the field of machine hearing. This thesis considers a radically different approach inspired by the psychology of perception and theory of sensorimotor contingencies. This approach places action at the heart of the process of perception, which is seen as an interaction of a biological or robotic agent with it's environment. While passive approach requires environmental knowledge, implicitly integrated into models by the robotisist, the sensorimotor approach suggests that this knowledge is acquired by the agent by itself, through its sensorimotor experience. Thus, this thesis applies the theory of sensorimotor contingencies to sound sources localization for autonomous robots. Based on a model of the auditory system adapted to robotics, this thesis proposes a redefinition of the localization problem in sensorimotor terms. A sensorimotor model of localization is then proposed. It is based on active and low-level perception skills which are used to learn a representation of the auditory space. This representation is then used for a passive localization of new sound sources. By exploiting the active capabilities of the robot, this model eliminates the environment dependencies that put difficulty in the passive approach, thus offering a degree of autonomy higher than current models


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