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Conference papers

Comparaison expérimentale d'algorithmes de régression pour l'apprentissage de modèles cinématiques du robot humanoïde iCub

Alain Droniou 1, 2 Serena Ivaldi 1 Olivier Sigaud 1, 2
2 AMAC
ISIR - Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique
Résumé : La complexité croissante des tâches abordées par la robotique humanoïde nécessite des modèles mécaniques précis difficiles à obtenir en pratique. Une approche possible est de laisser le robot acquérir ses propres modèles par apprentissage. Dans Sicard et al. (2011), deux algorithmes ont été comparés pour l'apprentissage de modèles cinéma- tiques sur le robot iCub : XCSF et LWPR. Cette comparaison a été menée sur des don- nées issues de simulations. Dans ce travail, nous nous proposons d'étendre cette étude au cas de données provenant du robot iCub afin d'analyser le comportement de ces algo- rithmes face à des données fortement bruitées dans des conditions réelles d'utilisation. Nous ajoutons également l'étude d'un troisième algorithme, iRFRLS. Après une étude détaillée du paramétrage des trois algorithmes, nous montrons que les résultats obtenus dans Sicard et al. (2011) sont toujours valables sur des données réelles : XCSF converge plus lentement, mais vers une erreur plus faible que LWPR. Toutefois, nous montrons que ces deux algorithmes sont surpassés par iRFRLS.
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https://hal.inria.fr/hal-00745471
Contributor : Laurent Bougrain <>
Submitted on : Thursday, October 25, 2012 - 3:28:59 PM
Last modification on : Friday, March 19, 2021 - 3:32:55 AM
Long-term archiving on: : Monday, January 28, 2013 - 1:41:11 PM

File

cap2012_submission_2.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-00745471, version 1

Citation

Alain Droniou, Serena Ivaldi, Olivier Sigaud. Comparaison expérimentale d'algorithmes de régression pour l'apprentissage de modèles cinématiques du robot humanoïde iCub. Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012, Laurent Bougrain, May 2012, Nancy, France. 16 p. ⟨hal-00745471⟩

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