Apprentissage d une Tâche de Contrôle pour un Robot Mobile en LEGO Mindstorms
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- Julie Denis
- il y a 8 ans
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1 Apprentissage d une Tâche de Contrôle pour un Robot Mobile en LEGO Mindstorms Mémoire présenté par Benjamin Haibe-Kains Directeur de mémoire: M. Gianluca Bontempi
2 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 2/34
3 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 3/34
4 Introduction Robotique Usage intensif de robots spécialisés et non autonomes Problème de la robotique autonome: Environnement réel Effets des actions incertains Gestion complexe des informations sensorielles Premier pas vers l autonomie: apprendre la relation sensori-motrice Utilisation de méthodes d apprentissage 4/34
5 Introduction Robotique (2) Architecture de contrôle: Approche classique Approche basée sur le comportement (behaviorbased - R. Brooks) 5/34
6 Introduction Mémoire Choix et développement d une plateforme robotique Construction d un robot mobile Réalisation d une tâche grâce à plusieurs politiques de contrôle à des fins de comparaisons théorique et empirique Utilisation d une méthode d apprentissage Apprentissage adaptatif 6/34
7 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 7/34
8 Contributions Construction d un robot mobile en LEGO Mindstorms Développement d outils permettant son utilisation: Communication Gestion du matériel Mise en œuvre de plusieurs politiques de contrôle Comparaison sur base d expériences en environnement réel 8/34
9 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 9/34
10 Plateforme Robotique Matériel Choix des LEGO Mindstorms Construction d un robot mobile autonome: Cinématique: système par poussée différentielle Périphériques du microcontrôleur du robot (RCX): Moteurs (LEGO) Senseurs de rotation (LEGO) Senseurs de luminosité (LEGO) Multiplexeur actif (Mindsensors) 10/34
11 Plateforme Robotique Matériel (2) 11/34
12 Plateforme Robotique Matériel (3) Analyse des senseurs de luminosité: Prix acceptable Disponibilité Information lumineuse pauvre: Détection luminosité/obscurité à 1 m de la source lumineuse Fort bruité comme senseur de distance Variance élevée des mesures Extraction de l information difficile Mouvements imprécis 12/34
13 Plateforme Robotique Logiciel BrickOS: système d exploitation et programmes en C Protocole de communication Gestion de plusieurs tours d émission/réception infra-rouges pour une communication fiable Gestion de plusieurs RCX RCX exécute des ordres simples Plateforme informatique contrôle le RCX 13/34
14 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 14/34
15 Tâche de contrôle Description Recherche d une source lumineuse Difficultés: Mesures de luminosité bruitées Déplacement imprécis 15/34
16 Tâche de contrôle Description (2) S inscrit comme un comportement possible de l approche behavior-based 16/34
17 Tâche de contrôle Politiques de Contrôle A des fins de comparaisons théoriques et empiriques: Politique de contrôle figée (PF) Politique de contrôle basée sur l analyse des données sensorielles (PAS) Politique de contrôle basée sur l apprentissage de la relation sensori-motrice (PAR) 17/34
18 Tâche de contrôle PF et PAS Politiques de contrôle basée sur les connaissances du concepteur PF: contrôle figé PAS: contrôle paramétrique 18/34
19 Tâche de contrôle PAR Réalisation de la tâche par l apprentissage de la relation sensorimotrice Méthode d apprentissage local: Lazy Learning Contrôle basé sur les prédictions 19/34
20 Tâche de contrôle Contrôle Exemple de contrôle avec 2 actions possibles (déplacement à gauche ou à droite) 20/34
21 Tâche de contrôle Contrôle (2) Contrôleur basé sur un prédicteur 21/34
22 Tâche de contrôle Lazy Learning Méthode d apprentissage local supervisé Utilisée pour apprendre la relation sensorimotrice Comparaison avec un modèle linéaire: le Lazy Learning est plus performant Utilisation efficace dans une politique de contrôle Apprentissage adaptatif aisé 22/34
23 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 23/34
24 Expériences Recherche de la Lumière Performances du contrôle: Nombre d actions Durée de l expérience 24/34
25 Expériences Recherche de la Lumière (2) Résultats: PF PAS PAR Nombre d'actions Durée de l'expérience (sec) Supériorité de la PAR 25/34
26 Expériences Apprentissage Adaptatif Politique d apprentissage adaptatif du contrôle: ajout d observations en cours de contrôle Diminution du nombre d actions et de la durée de l expérience au fur et à mesure de l ajout d observations 26/34
27 Expériences Apprentissage Adaptatif (2) Politique d apprentissage adaptatif du contrôle: changement de position des senseurs de luminosité 27/34
28 Expériences Apprentissage Adaptatif (3) Diminution du nombre d actions et de la durée de l expérience au fur et à mesure de l ajout d observations A la quatrième expérience, les données d apprentissage sont oubliées 28/34
29 Expériences Film de la PAR 29/34
30 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 30/34
31 Conclusion Développement de la plateforme LEGO Mindstorms permet l introduction de concepts de base en robotique autonome Information sensorielle pauvre et mouvements imprécis Mise en œuvre de plusieurs politiques de contrôle met en évidence les performances supérieures de la PAR Adaptation du contrôle est une caractéristique importante 31/34
32 Mémoire Plan Introduction Contributions Plateforme Robotique Tâche de Contrôle Expériences Conclusion Travaux Futurs 32/34
33 Travaux Futurs Travaux futurs variés grâce à une plateforme robotique fonctionnelle: Autres senseurs, autres tâches de contrôle Contrôle de plusieurs robots Autres méthodes d apprentissage Mise à disposition publique du code source Développement en tant que plateforme éducative 33/34
34 Mémoire Questions 34/34
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