Approche bayésienne pour la sélection de l'action et la focalisation de l'attention : application à la programmation de robots autonomes

Bayesian approach to action selection and attention focusing : an application in autonomous robot programming

• Auteur / Autrice : Carla Maria Koike Chagas e Cavalcante
• Direction : Emmanuel Mazer, Pierre Bessière
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Imagerie, vision, robotique
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Grenoble INPG

Résumé

Les systèmes sensorimoteurs autonomes, placés dans des environnements dynamiques, doivent répondre continuellement à la question ultime : comment contrôler les commandes motrices à partir des entrées sensorielles? Cette thèse s'intéresse au problème posé par la commande des systèmes sensorimoteurs autonomes et propose un enchaînement d'hypothèses et de simplifications. Ces hypothèses et simplifications sont définies dans un cadre mathématique précis et strict appelé programmation bayésienne. Nous présentons également des discussions approfondies concernant d'une part la programmation des robots et d'autre part les systèmes cognitifs. Enfin, nous décrivons l'application de ce cadre de programmation à un robot mobile.

Autonomous sensory-motor systems, situated in dynamic environments, must continuously answer the ultimate question: how to control motor commands knowing sensory inputs? In this thesis, we address the problem of controlling autonomous sensory-motor systems and propose a succession of cumulative hypotheses and simplifications. They are defined within a precise and strict mathematical framework, called Bayesian programming. Discussions regarding robot programming and cognitive modelling points of view are also presented. Finally, we describe an implementation on a mobile robot. The results demonstrate that the proposed framework is adequate for practical purposes.