Restructuration de représentations en robotique

Les architectures cognitives en robotique s’appuient actuellement sur des représentations de l’environnement et des objets pertinents qui sont données a priori par l’expert en charge de programmer le robot. S’il est possible d’apprendre à utiliser ces représentations, elles ne sont généralement pas remises en cause. Il s’agit typiquement de primitives d’actions, de perceptions ou d’état utilisées sur lesquelles vont se baser les architectures de contrôle du robot et les algorithmes d’apprentissage considérés. Dans le cadre d’une approche de type robotique développementale, le but de ce stage est de contribuer à la conception d’algorithmes permettant au robot d’acquérir par lui-même, au travers de ses interactions avec son environnement, les primitives de perception et d’actions pertinentes pour l’accomplissement de sa mission. Une approche en plusieurs étapes est considérée pour atteindre cet objectif. Une exploration réalisée par un algorithme de babillage permet d’identifier des comportements potentiellement intéressants sans utiliser de primitives de comportement données a priori. Une analyse de ce babillage permet d’identifier les interactions importantes, ce qui permet de focaliser le développement sur les comportements les plus prometteurs.

L’objectif de ce stage est de parvenir (1) à reproduire intentionnellement des comportements générés pendant le babillage initial, comportements qui peuvent avoir été générés par accident et (2) à générer une représentation compacte et robuste des compétences sensorimotrices correspondantes. Ces travaux s’appuieront sur des algorithmes évolutionnistes et seront réalisés sur le robot PR2 de l’ISIR.

Ce stage se déroulera dans le cadre du projet européen DREAM (H2020 FET Proactive Knowing, doing, being). Voir le fichier joint pour plus de détails.