Navigation, perception et apprentissage pour la robotique

Nous avons mene des travaux de recherche principalement dans les domaines de la navigation, la perception et l'apprentissage pour la robotique mobile. Ces travaux, orientes vers une robotique " cognitive ", ont pour objectif general de per- mettre aux robots de s'adapter a leur environnement, en fournissant les primitives de base telles que l'espace libre, la position ou la presence d'objets necessaires au choix des actions. Une grande partie de ces travaux sont guides par une inspi- ration biologique essentiellement fonctionnelle, s'inspirant de capacites trouvees dans la nature, sans chercher a en reproduire precisement le fonctionnement. La navigation, plus particulierement la cartographie, a ete jusqu'a present le theme principal de nos travaux. Durant notre these, nous avons developpe une methode de cartographie utilisant un filtre bayesien, applique a une structure de carte et a des perceptions inspirees des connaissances biologiques sur les capacites de navigation du rat. L'interet de cette approche est de permettre, a partir de capteurs tres simples, une localisation globale durant la cartographie, apportant ainsi une bonne robustesse a la navigation, au prix d'une exploration relativement lente. Cette inspiration biologique s'est ensuite effacee dans les tra- vaux menes a la Direction Generale pour l'Armement ou nous avons participe a la mise en place d'un demonstrateur utilisant des techniques de cartographie classiques a base de telemetrie laser et d'evitement d'obstacles en environnement dynamique. Depuis 2005 a l'ENSTA ParisTech, nos travaux se sont orientes sur les problemes de navigation topologique, avec une approche de navigation topo- logique par apprentissage dans laquelle un utilisateur designe les pieces a re- connaitre et montre le chemin entre les differentes pieces. Nous avons egalement developpe une approche de cartographie topologique utilisant un algorithme de detection de fermetures de boucles qui permet de detecter le retour d'un robot a une position connue. Enfin, ces travaux se sont maintenant etendus, depuis 2009 dans le cadre du projet ANR PACOM, a la problematique de la cartographie se- mantique. L'objectif est d'obtenir des modeles de l'environnement contenant des informations de plus haut niveau; en particulier des informations plus proches de celles utilisees par l'humain, telles que les pieces ou les objets presents dans l'environnement. Au niveau de la perception, certains de ces travaux ont fait appel a la telemetrie laser, qui est bien adaptee a la navigation. Ils sont neanmoins axes principalement sur l'utilisation de la vision. En particulier, nous nous sommes interesses au probleme de la representation de l'information visuelle qui est essentielle pour apporter une robustesse au bruit tout en fournissant l'information necessaire aux applications. Nous avons ainsi developpe une approche incrementale inspiree des modeles de " sac de mots " visuels que nous avons applique a la localisation qualitative, topologique, au guidage visuel et a la reconnaissance d'objets. En collaboration avec Pierre-Yves Oudeyer nous avons etendu cette representation a la reconnaissance auditive et audio-visuelle. Nous nous sommes egalement interesses au probleme de la perception active afin d'ameliorer les capacites de localisation et d'ameliorer la robustesse du guidage visuel. Enfin, la plupart de ces travaux ont fait appel a des methodes d'apprentissage pour apporter de l'adaptabilite a la localisation, a la cartographie ou a la re- connaissance d'objets. Nous avons principalement travaille avec des methodes Bayesiennes et nous avons notamment developpe des methodes actives, permet- tant au robot de selectionner les exemples d'apprentissage pour ameliorer ses performances. Ces methodes permettent egalement de profiter d'interactions avec l'utilisateur pour adapter les concepts appris par le robot. Nous les avons appli- quees a la reconnaissance de pieces et d'objets. Nous avons egalement applique la technique de factorisation en matrices non-negatives, une methode d'appren- tissage non supervisee, pour la reconnaissance audio-visuelle d'objets. Cette der- niere application se place dans le cadre de la robotique developpementale ou nous cherchons a nous inspirer de l'homme pour creer des methodes d'apprentis- sage intuitives et a long terme pour la robotique, approche que nous developpons actuellement dans le cadre du projet ANR MACSi. Dans la continuite de ces travaux, nous souhaitons poursuivre nos recherches sur le theme de la navigation semantique et de l'apprentissage pour la percep- tion dans le cadre de la robotique developpementale. Ces recherches auront pour objectif commun de fournir au robot ou a son utilisateur des modeles d'environ- nement riches et contenant des informations utiles a l'analyse de la situation ou aux tâches du robot. Ces methodes s'appliqueront essentiellement dans le cadre de la navigation en milieu interieur ou urbain et a la robotique de service ou d'assistance, en interaction directe avec l'homme.