Approche neuromimétique modulaire pour la commande d''un système robot-vision » książka
Approche neuromimétique modulaire pour la commande d''un système robot-vision
ISBN-13: 9786131542473 / Francuski / Miękka / 2018 / 152 str.
Les travaux du laboratoire se concentrent autour du controle neuromimetique d'une plate-forme robot- vision. Dans ce cadre, ce travail de these concerne l'application des reseaux de neurones artificiels a la commande d'un bras robotique par asservissement visuel. Cette etude porte plus particulierement sur l'apprentissage modulaire, afin de realiser des controleurs neuromimetiques. Nous avons utilise des cartes auto-organisatrices pour apprendre des fonctions robotiques. Celle-ci ont ete choisies pour la simplicite de leur algorithme et leur capacite de generalisation, avantages qui nous permettent d'executer un apprentissage en ligne, en temps reel. Cependant, ces cartes souffrent de la dimensionnalite de l'espace d'entrees, liee a la complexite de la tache a accomplir. Face a ce probleme de dimensionnalite, nous proposons de decomposer la tache en modules, chacun des modules etant alors constitue de reseaux de neurones artificiels de dimensionnalite plus petite.
Les travaux du laboratoire se concentrent autour du contrôle neuromimétique dune plate-forme robot- vision. Dans ce cadre, ce travail de thèse concerne lapplication des réseaux de neurones artificiels à la commande dun bras robotique par asservissement visuel. Cette étude porte plus particulièrement sur lapprentissage modulaire, afin de réaliser des contrôleurs neuromimétiques. Nous avons utilisé des cartes auto-organisatrices pour apprendre des fonctions robotiques. Celle-ci ont été choisies pour la simplicité de leur algorithme et leur capacité de généralisation, avantages qui nous permettent dexécuter un apprentissage en ligne, en temps réel. Cependant, ces cartes souffrent de la dimensionnalité de lespace dentrées, liée à la complexité de la tâche à accomplir. Face à ce problème de dimensionnalité, nous proposons de décomposer la tâche en modules, chacun des modules étant alors constitué de réseaux de neurones artificiels de dimensionnalité plus petite.
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