Comment un robot peut-il estimer si une tâche est réalisable ou pas dans un envi ronnement donné ? De nombreux travaux en robotique s'appuient pour répondre sur les affordances de la psychologie écologique. Apprendre quelles sont les actions permises nécessite selon nous d'apprendre les relations de dépendances locales et globales entre capteurs et effecteurs au cours de l'action.<br />Pour cela nous assimilons le robot à un réseau sensorimoteur aléatoire, et pour représenter son activité nous introduisons des mesures de dépendance probabilist es et statistiques. Celles-ci nous permettent de construire des matrices, graphes et complexes simpliciaux aléatoires dont nous étudions les propriétés spectrales, topologiques et homologiques.<br />Puis nous vérifions expérimentalement l'intérêt des outils proposés à l'aide d'un robot mobile simulé, autour de la capacité de pousser les objets de l'environnement, dans le cadre de tâches de classification supervisée et non supervisée.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00259445 |
| Date | 11 December 2007 |
| Creators | Hazan, Aurélien |
| Publisher | Université d'Evry-Val d'Essonne |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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