Mécanismes d'inspiration corticale pour l'apprentissage et la représentation d'asservissements sensori-moteurs en robotique - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2006

Mécanismes d'inspiration corticale pour l'apprentissage et la représentation d'asservissements sensori-moteurs en robotique

Olivier Ménard
  • Function : Author
  • PersonId : 757413
  • IdRef : 112854370

Abstract

This thesis aims at setting up a sensory-motor loop, that can be used
in robotics, while using biologically, and more precisely cortically,
inspired algorithms. We hope this method allows to reproduce the
robustness, structural uniformity and adaptability that are some of
the most remarkable qualities of the cortical substrate. From a
computational point of view, our model is based on extensions of the
cellular automata. This brings us to program units within maps, each
of these maps representing a biological cortical map. We design
updating mechanisms for these units leading to emergent effects within
the maps, so that sensory-motor loops stand.

In addition, we think that perceiving is the same as preparing an
action. We therefore have to balance our holistic view of perception
with the fact that the multiple modalities of perception are each
represented on a different map in our model, as it is the case in the
cortex. That is why the major part of this thesis aims at creating an
algorithm designed to link the modal maps, while keeping the number of
links low for computational reasons. This creates strong constraints
on both the organization and the learning algorithm of our modal
maps. While we used strictly local computations, each unit, in each
map in our model, realizes a compromise between local influences of
the map and influences from the other maps, that allow our model to
keep a multi-modal coherence.
Cette thèse vise à réaliser un asservissement sensori-moteur, en vue
de l'employer dans le domaine de la robotique, en utilisant des
algorithmes s'inspirant de la biologie corticale. Nous espérons, en
agissant ainsi, reproduire au mieux les qualités de robustesse,
d'uniformité de structure et d'adaptabilité dont le cortex est
pourvu. Nous avons basé notre modèle, au niveau computationnel, sur le
principe des automates cellulaires étendus, ce qui nous amène à
programmer des unités au sein de cartes, qui représentent chacune
l'équivalent, en biologie, d'une carte corticale. Nous orientons
l'évolution de ces unités afin d'obtenir des effets émergents, au
niveau des cartes, qui les amènent à former une boucle
perceptivo-motrice.

Par ailleurs, nous considérons que percevoir, c'est se préparer à
agir. Cela nous conduit à devoir concilier notre conception holistique
de la perception avec le fait que les multiples modalités de la
perception sont chacune représentées par une carte séparée dans notre
modèle, comme dans le cortex. Le c{\oe}ur de cette thèse est ainsi
consacré à la réalisation d'une liaison entre modalités, qui doit
\^{e}tre limitée afin de préserver la faisabilité computationnelle de
notre modèle, ce qui nous amène à contraindre fortement l'organisation
et l'apprentissage dans nos modules modaux. Tout en employant des
calculs locaux, nous nous sommes attachés à ce que chaque unité, dans
chaque carte de notre modèle, réalise un compromis entre les
influences propres à la modalité à laquelle elle appartient et les
influences des autres cartes permettant de maintenir la cohérence
multimodale de notre modèle.
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Dates and versions

tel-00118053 , version 1 (04-12-2006)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00118053 , version 1

Cite

Olivier Ménard. Mécanismes d'inspiration corticale pour l'apprentissage et la représentation d'asservissements sensori-moteurs en robotique. Interface homme-machine [cs.HC]. Université Henri Poincaré - Nancy I, 2006. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00118053⟩
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