Reconnaissance d'environnement et navigation réactive d'un robot mobile autonome par réseaux de neurones

Environment recognition and reactive navigation of an autonomous mobile robot using neural networks

• Auteur / Autrice : Samih Al Allan
• Direction : Claude Barret
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Evry-Val d'Essonne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robotique

Résumé

Le travail présente dans cette thèse porte sur l'étude et la réalisation de deux agents de l'architecture de robot mobile amara (architecture multi agents pour un robot autonome) en utilisant des techniques neuronales. Ce choix a été fait en raison de l'efficacité des réseaux de neurones dans les fonctions de classification, de leur robustesse, de leur immunité au bruit, et de leur possibilité d'implantation physique pour un traitement rapide de l'information. Le premier agent doit reconnaître en temps réel la situation globale environnant le mobile. A partir de l'information fournie par un telemetre laser 2d panoramique, il lui faut déterminer la nature de cet environnement et lui attacher une étiquette correspondant a une des situations caractéristiques d'un milieu de type bâtiment, par exemple: couloir, croisement, porte, etc. Il s'agit donc d'un problème de classification multi classes. Le second agent est destine a gérer la navigation réactive du robot. Il doit effectuer une association directe perception action élémentaire suffisamment évoluée pour pouvoir prendre en charge de façon autonome la navigation du mobile dans la majorité des cas. Différentes neuronal architectures ont été testées pour réaliser ces agents. Pour résoudre le problème de reconnaissance de situations particulièrement dans des cas de dimension variables, une architecture hiérarchisée a plusieurs réseaux a été nécessaire. Une solution satisfaisante pour la navigation réactive présentant de grande capacité de généralisation, a été obtenue a l'aide d'un simple perceptron multicouches