Modélisation bayésienne et robotique

Francis Colas 1, 2
Résumé : Ce document décrit mes travaux de recherche autour de la modélisation bayésienne et de la robotique. Mon travail a commencé par la modélisation de processus biologiques avant, dans un deuxième temps, d'évoluer vers la robotique. Dans les deux cas, je me suis intéressé à la fois à la perception et à l'action. J'ai donc proposé un modèle de la perception humaine de plans par le flux optique qui réunit deux hypothèses de la littérature dans un cadre unique. J'ai aussi proposé et comparé différents modèle de la sélection de mouvement oculaire dans une tâche de suivi multi-cibles, et montré que le modèle prenant en compte explicitement l'incertitude proposait des mouvements plus proches de ceux des sujets. Du côté robotique, j'ai travaillé sur l'estimation d'état de plusieurs robots avec des techniques classiques de filtrage mais en incluant la fusion de plusieurs sources d'informations de nature et caractéristiques différentes. Je discute aussi de l'algorithme d'Iterative Closest Point pour proposer une méthode plus rigoureuse d'évaluation des différentes variantes. Le dernier travail que je présente concerne la planification en ligne et l'exécution de chemin pour un robot à chenille avec des capacités de franchissement importantes. Je conclus ce document par des perspectives de travail sur ce que j'appelle la robotique située, c'est-à-dire des robots non plus isolés mais plongés dans un environnement équipé de capteurs et partagé avec des humains.
Type de document :
HDR
Robotique [cs.RO]. Université de Lorraine, 2017
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Contributeur : Francis Colas <>
Soumis le : vendredi 24 novembre 2017 - 16:42:00
Dernière modification le : vendredi 18 mai 2018 - 10:05:08

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Francis Colas. Modélisation bayésienne et robotique. Robotique [cs.RO]. Université de Lorraine, 2017. 〈tel-01647934〉

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