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La carte bayésienne : un modèle probabiliste hiérarchique pour la navigation en robotique mobile
| Auteur / Autrice : | Julien Diard |
| Direction : | Pierre Bessière |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Informatique. Systèmes et communications |
| Date : | Soutenance en 2003 |
| Etablissement(s) : | Grenoble INPG |
Mots clés
Mots clés contrôlés
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 modélisation 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.