Les systèmes robotiques autonomes évoluent dans des environnements fortement imprévisibles, et sont sujets à des très 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 à 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00129505 |
| Date | 05 October 2006 |
| Creators | Infantes, Guillaume |
| Publisher | Université Paul Sabatier - Toulouse III |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0021 seconds