HUGUES Louis
Supervision : Alexis DROGOUL
Developping learning and acting abilities for Autonomous Robots
La transmission de compétences à un robot autonome pose le problème d'associer une valeurs aux actions possibles. Ma principale hypothèse a consisté à penser que cet apprentissage devait se produire principalement lors d'interactions entre le robot et son concepteur (devenu tuteur) dans l'environnement de destination. D'abord en montrant des exemples des comportements souhaités, puis en interagissant en temps réel avec le robot il est, en effet, possible de transmettre un comportement sans le définir explicitement et sans avoir besoin d'un modèle du monde. Un tel processus d'apprentissage empirique suppose :
- une représentation permettant de capter la relation perception/actions telle qu'elle se produit dans le monde réel.
- un processus d'apprentissage interactif permettant à l'utilisateur de façonner le comportement, pour que celui-ci corresponde à ses intentions.
Le modèle proposé a été validé sur un prototype développé sur un robot réel. Il a été montré qu'il est possible d'enseigner rapidement au robot des comportements situés très difficiles, voire impossibles, à programmer et de plus inaccessibles à des méthodes d'apprentissages numériques 'classiques'. L'intérêt des deux phases d'amorçage d'adaptations y a clairement été montré. A l'occasion de ce travail les principales techniques mises en œuvres ont porté sur la structure distribuée du comportement, la vision, l'apprentissage numérique de type probabiliste, l'architecture temps réel et l'interface homme machine. (C++, Linux, Java). Ces travaux ont donnés lieu à des publications dans des conférences internationales de très bon niveau (ECAI,IROS).
Defence : 12/19/2002
Jury members :
Jean Sallantin [rapporteur]
Philippe Gaussier [rapporteur]
Patrick Gallinari
Rachid Alami
Jean Daniel Zucker
Alexis Drogoul
2002 Publications
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2002
- N. Bredèche, Y. Chevaleyre, L. Hugues : “Wrapper for Object Detection in an Autonomous Mobile Robot”, ICPR 2002 - 16th International Conference on Pattern Recognition, Quebec City, Canada, pp. 749-752, (IEEE) (2002)