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Theses

La carte bayésienne : un modèle probabiliste hiérarchique pour la navigation en robotique mobile

Julien Diard 1
1 E-MOTION - Geometry and Probability for Motion and Action
GRAVIR - IMAG - Graphisme, Vision et Robotique, Inria Grenoble - Rhône-Alpes
Résumé : Qu'est-ce qu'une carte ? Quelle est son utilité ? Qu'est-ce-qu'un lieu, un
comportement ? Qu'est-ce-que naviguer, se localiser et prédire, pour un
robot mobile devant accomplir une tâche donnée ?

Ces questions n'ont pas de réponses uniques ou évidentes à ce jour, et
restent centrales à de nombreux domaines de recherches.

La robotique, par exemple, souhaite y répondre en vue de la synthèse de
systèmes sensori-moteurs performants. Les sciences cognitives placent ces
questions comme essentielles à la compréhension des êtres vivants, de leurs
compétences, et au-delà, de leurs intelligences.

Notre étude se situe à la croisée de ces disciplines. Nous étudions tout
d'abord les méthodes probabilistes classiques (Localisation Markovienne,
PDMPOs, MMCs, etc.), puis certaines approches dites "bio-inspirées"
(Berthoz, Franz, Kuipers). Nous analysons les avantages et inconvénients
respectifs de ces approches en les replaçant dans un cadre général de
programmation des robots basé sur l'inférence bayésienne (PBR).

Nous proposons un formalisme original de modélisation probabiliste de
l'interaction entre un robot et son environnement : la carte bayésienne.

Dans ce cadre, définir une carte revient à spécifier une distribution de
probabilités particulière. Certaines des questions évoquées ci-dessus se
ramènent alors à la résolution de problèmes d'inférence probabiliste.

Nous définissons des opérateurs d'assemblage de cartes bayésiennes,
replaçant ainsi les notions de "hiérarchie de cartes" et de développement
incrémental comme éléments centraux de notre approche, en accord avec les
données biologiques. En appuyant l'ensemble de notre travail sur le
formalisme bayésien, nous profitons d'une part d'une capacité de traitement
unifié des incertitudes, et d'autre part, de fondations mathématiques
claires et rigoureuses. Notre formalisme est illustré par des exemples
implantés sur un robot mobile Koala.
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004369
Contributor : Thèses Imag <>
Submitted on : Thursday, January 29, 2004 - 11:04:49 AM
Last modification on : Friday, June 26, 2020 - 4:04:02 PM
Document(s) archivé(s) le : Friday, April 2, 2010 - 7:10:16 PM

Identifiers

  • HAL Id : tel-00004369, version 1

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Citation

Julien Diard. La carte bayésienne : un modèle probabiliste hiérarchique pour la navigation en robotique mobile. Interface homme-machine [cs.HC]. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2003. Français. ⟨tel-00004369⟩

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