Reconnaissance d'environnement et navigation reactive d'un robot mobile autonome par reseaux de neurones PDF Download
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Author: Samih al Allan
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Languages : fr
Pages : 0
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Author: Samih al Allan
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Author: Samih Al Allan
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Languages : fr
Pages : 147
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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
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Languages : fr
Pages : 178
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Cette thèse présente deux méthodes de navigation permettant à un robot terrestre de se déplacer à grande vitesse dans un espace peuplé d'obstacles mobiles et connu de manière imparfaite. Elles s'appuient sur un formalisme inspiré du concept de v-obstacle et qui permet d'estimer rapidement le risque de collision future associé à chaque déplacement possible du robot. La première méthode privilégie la réactivité du robot en ne calculant que son prochain déplacement. Elle est particulièrement adaptée aux environnements très changeants, mais peut conduire le robot à des situations de blocage. La seconde méthode vise à construire une trajectoire complète jusqu'au but .Elle peut être suspendue à tout instant pour fournir un résultat intermédiaire et prendre en compte les changements dans l 'environnement .Les trajectoires calculées restent cohérentes entre deux décisions successives du robot, s'écartent des obstacles trop imprévisibles et limitent les blocages qui empêchent le robot d'atteindre le but. Notre approche est comparée avec d'autres méthodes existantes et son intérêt pour des situations courantes est montré sur simulateur. Des adaptations en vue d'une utilisation sur robot réel sont présentées. Nous proposons notamment d'améliorer l'exécution du déplacement à l'aide de réseaux de neurones artificiels. Les résultats expérimentaux sont présentés et commentés.
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Category : Electrical engineering
Languages : en
Pages : 360
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Author: Faouzi Skhiri
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Category :
Languages : fr
Pages : 344
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L'OBJECTIF DE CE TRAVAIL CONSISTE A COMMANDER UN ROBOT MOBILE A ROUES AFIN DE SE DEPLACER DANS UN ENVIRONNEMENT CONNU MAIS AVEC DES OBSTACLES IMPREVUS. POUR CE FAIRE, UNE MISE EN UVRE DE L'INSTRUMENTATION DU ROBOT EST ETUDIEE, D'UNE PART D'UN POINT DE VUE MATERIEL, AU NIVEAU DES CAPTEURS EXTEROCEPTIFS, D'AUTRE PART D'UN POINT DE VUE LOGICIEL AU NIVEAU DES ALGORITHMES DE NAVIGATION. CETTE MISE EN UVRE EST EFFECTUEE A TRAVERS UNE ARCHITECTURE DE COMMANDE HIERARCHISEE COMPORTANT TROIS NIVEAUX, SOIT: PLANIFICATION, NAVIGATION ET PILOTAGE. POUR PLANIFIER UNE TRAJECTOIRE, NOUS UTILISONS LA METHODE DES VECTEURS DE TRAVERSABILITE EN APPORTANT DES AMELIORATIONS A L'ALGORITHME CLASSIQUE. LA NAVIGATION LOCALE EST REALISEE PAR LA METHODE DES CHAMPS DE POTENTIEL. NOTRE CONTRIBUTION RESIDE DANS L'AMELIORATION DU COMPORTEMENT DU ROBOT, EN PARTICULIER EN MODIFIANT DYNAMIQUEMENT LES FORCES REPULSIVES AU COURS DE L'EVOLUTION. PAR AILLEURS, NOUS PROPOSONS UNE METHODE PERMETTANT D'EVITER LES MINIMA LOCAUX. AFIN DE PERMETTRE UN RECALAGE EVENTUEL DE LA LOCALISATION RELATIVE FOURNIE PAR L'ODOMETRIE, NOUS UTILISONS UN SYSTEME DE LOCALISATION ABSOLUE PAR GONIOMETRIE. L'ETUDE DE QUELQUES CONFIGURATIONS NOUS A PERMIS DE TROUVER D'UNE PART LA MEILLEURE STRUCTURATION DE L'ENVIRONNEMENT, ET D'AUTRE PART LES POSITIONS DU ROBOT DANS L'ENVIRONNEMENT OFFRANT LES MEILLEURS RESULTATS
Author: Nouara Achour
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131543043
Category :
Languages : fr
Pages : 176
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Les robots mobiles autonomes sont un sujet de recherche et de préoccupation dans de nombreux domaines comme les manufactures et l'exploration spatiale. La planification de trajectoire est l'une des problématiques essentielles de l'autonomie des robots mobiles, elle a pour but de générer une trajectoire libre de collisions entre une configuration initiale et une configuration finale d'un robot. Dans cet ouvrage nous avons traité le problème de la planification de trajectoire sous trois aspects; un environnement entièrement connu, partiellement connu et complètement inconnu. Pour les environnements statiques et entièrement connus, une alternative à la méthode de Lozano Perez est proposée pour déterminer l'espace de configuration d'un robot. La méthode proposée a le mérite d'ètre simple et permet d'optimiser l'espace libre du robot. Nous abordons également le problème de la navigation réactive dans des environnements dynamiques ainsi que la construction de cartes d'environnements. Nous proposons une approche hybride qui intègre la représentation de la logique floue d'une base de connaissance intelligente avec la capacité d'apprentissage des réseaux de neurones.
Author: Alain CAVALIER
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 128
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Author: Simon Lacroix
Publisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 0
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CETTE THESE PORTE SUR LA DETERMINATION AUTONOME DE STRATEGIES DE NAVIGATION POUR UN ROBOT MOBILE EVOLUANT DANS UN ENVIRONNEMENT EXTERIEUR INITIALEMENT INCONNU ET NON STRUCTURE. CES STRATEGIES CONCERNENT LE CHOIX DE BUTS INTERMEDIAIRES A RALLIER POUR ATTEINDRE UN BUT FINAL, D'UN MODE DE DEPLACEMENT A APPLIQUER, ET DE LA PROCHAINE TACHE DE PERCEPTION A EFFECTUER. LE MEMOIRE EST COMPOSE DE DEUX PARTIES: LA PREMIERE PRESENTE LES ALGORITHMES DEVELOPPES AFIN DE CONSTRUIRE UNE REPRESENTATION TOPOLOGIQUE DE L'ENVIRONNEMENT ADAPTEE A LA PRISE DES DIVERSES DECISIONS STRATEGIQUES, ET LA SECONDE CONCERNE LES PRISES DE DECISION PROPREMENT DITES. ETANT DONNEES LA COMPLEXITE ET LA DIVERSITE D'UN ENVIRONNEMENT EXTERIEUR NATUREL D'UNE PART, ET LES GRANDES INCERTITUDES QUE L'ON A SUR LES DONNEES FOURNIES PAR LES CAPTEURS D'AUTRE PART, NOUS AVONS FAVORISE POUR LA CONSTRUCTION DE LA REPRESENTATION TOPOLOGIQUE DE L'ENVIRONNEMENT UNE TECHNIQUE DE CLASSIFICATION PROBABILISTE. LES DONNEES TRIDIMENSIONNELLES (ISSUES D'UN TELEMETRE LASER OU D'UN SYSTEME DE STEREOVISION) SONT AINSI RAPIDEMENT ANALYSEES DE MANIERE A PRODUIRE UNE DESCRIPTION DE LA ZONE PERCUE EN TERMES DE REGIONS LIEES A LA NAVIGABILITE DU ROBOT. LES DONNEES ACQUISES DE DIFFERENTS POINTS DE VUE SONT FUSIONNEES EN UN MODELE GLOBAL, DANS LEQUEL FIGURENT LES INCERTITUDES RESULTANT DES CARACTERISTIQUES DU CAPTEUR, ET QUI EST STRUCTURE EN UN GRAPHE DE CONNEXITE DE REGIONS. C'EST SUR LA BASE DE CE MODELE GLOBAL, DES MODELES DES CAPACITES DE DEPLACEMENT ET DE PERCEPTION DU ROBOT, ET DE LA DEFINITION DE LA MISSION A REALISER (CRITERES PORTANT SUR LE TEMPS ET L'ENERGIE A MINIMISER), QUE SONT EFFECTUES LES CHOIX STRATEGIQUES. UNE ANALYSE DU PROBLEME MONTRE QUE SA DIFFICULTE PROVIENT ESSENTIELLEMENT DE SA COMPLEXITE ALGORITHMIQUE ET DU CARACTERE INCERTAIN DES MODELES DE L'ENVIRONNEMENT ET DES CAPTEURS. UNE APPROCHE REALISTE EST PRESENTEE: ELLE CONSISTE A DETERMINER LE CHEMIN AU SEIN DU GRAPHE MINIMISANT UN COUT, LEQUEL PREND EN COMPTE, OUTRE LES DIFFERENTS CRITERES A MINIMISER, LES INCERTITUDES LIEES AU MODELE DE L'ENVIRONNEMENT. DES RESULTATS OBTENUS LORS D'EXPERIMENTATIONS SUR UN ROBOT MOBILE REEL SONT PRESENTES ET ANALYSES TOUT AU LONG DU MEMOIRE.
Author: Philippe Pastor
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 172
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L'objet de cette thèse est l'étude des méthodes d'apprentissage par renforcement en vue de son application à la navigation d'un robot mobile autonome. Après une présentation des méthodes d'apprentissage développées depuis les débuts de la Cybernétique jusqu'à aujourd'hui en Intelligence Artificielle, nous présentons les fondements mathématiques de l'apprentissage par renforcement que sont la théorie des automates d'apprentissage et la Programmation Dynamique en temps réel. Les chapitres suivants sont consacrés au problème de la navigation d'un robot mobile autonome évoluant dans un environnement qui lui est inconnu. Pour répondre à ce problème, nous proposons d'utiliser différents algorithmes d'apprentissage par renforcement issus, soit des automates d'apprentissage, soit du G-learning. Les performances de ces algorithmes sont ensuite comparées à partir d'expérimentations menées sur un système non-holonome. Enfin, le derneir chapitre propose une extension originale de ce type d'apprentissage dans le but de construire une carte représentant la topolgie de l'environnement dans lequel le robot évolue.
Author: Joseph Canou
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Category :
Languages : fr
Pages : 280
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Ce travail porte sur une méthode modulaire de perception par cartographie locale de l'environnement d'un robot mobile autorisant une navigation réactive en milieu inconnu. La première partie est consacrée à l'étude bibliographique des méthodes de représentation de l'environnement utilisées en robotique mobile et aborde également le domaine de la navigation. L'auteur détaille ensuite dans un second chapitre les différents modules de la méthode qu'il propose, à savoir : le traitement des mesures issues des capteurs (télémètres, goniomètre et odomètre), l'agrégation en ensembles de points correspondant à des obstacles, la segmentation et la fusion dans le temps des différentes cartes. Chaque module est construit de façon à minimiser les calculs permettant ainsi d'optimiser le temps de reconstruction de l'environnement. Une troisième partie illustre les résultats de cartographie obtenus dans des environnements statiques puis parcourus d'obstacles mobiles. Le dernier chapitre est consacré à la validation de la méthode de perception proposée par son application à la navigation d'un robot mobile. Cette navigation est de type évitement d'obstacle et utilise un système de partitionnement en zones de risque de l'environnement proche du robot. L'intrusion d'un obstacle dans une de ces zones implique la recherche d'une nouvelle direction libre dans la représentation de l’environnement puis une modification de la trajectoire du robot. Les résultats obtenus lors de la navigation mettent en évidence la fidélité de la représentation de l'environnement ainsi que la capacité de la méthode de perception à interpréter très rapidement les évolutions de cet environnement totalement inconnu.
