Institut des Systèmes Intelligents
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Titre : "L'approche par transférabilité : une réponse aux problèmes de passage à la réalité, de généralisation et d'adaptation"

 

Mots clés : robotique évolutionniste , algorithmes d'optimisation multi-objectif , modèles de substitution , passage de la simulation à la réalité , généralisation , adaptation

 

Cette soutenance aura lieu le
Mercredi 30 novembre 2011 à 13h30
UPMC – Campus Jussieu, 4 Place Jussieu - 75005 Paris
Bâtiment Atrium RdC, Salle de visioconférence 2

 

Jury :
Dr. Josh Bongard, University of Vermont, examinateur
Dr. Raja Chatila, ISIR, examinateur
Dr. Stéphane Doncieux, ISIR, directeur
Dr. Jean-Baptiste Mouret, ISIR, co-directeur
Dr. Pierre-Yves Oudeyer, INRIA, rapporteur
Dr. Marc Schoenauer, INRIA, rapporteur

 

Resumé :


Il est difficile de concevoir des contrôleurs pour des robots devant fonctionner dans des environnements peu maîtrisés voire inconnus. Dans cette optique, la robotique évolutionniste cherche à élaborer des méthodes de conception automatique de contrôleurs via un processus d'optimisation ``boîte noire'' utilisant des algorithmes évolutionnistes. Les valeurs de performance d'un contrôleur donné sont alors estimées soit directement sur le robot, soit à l'aide d'une simulation, par essence simplificatrice. Partant du constat qu'évaluer sur le robot et dans toutes ses situations d'utilisation est généralement incompatible avec le nombre d'évaluations requis par de tels processus d'optimisation, nous proposons une approche générale combinant un processus d'optimisation multi-objectif dans un simulateur fixe, un modèle de substitution et quelques tests sur le robot. Cette approche par transférabilité peut s'appliquer à tout processus d'optimisation mené dans un environnement simplifié (simulation) pour un environnement complet ciblé (robot) et recherche les contrôleurs qui maximisent deux objectifs : la performance dans l'environnement simplifié et un objectif de transférabilité qui indique à quel point le comportement dans l'environnement simplifié est proche de celui dans l'environnement complet. Ce deuxième objectif est estimé par un modèle de substitution construit en effectuant quelques expériences de transfert sur le robot pendant l'optimisation. L'approche est validée sur trois problèmes de robotique évolutionniste : le passage de la simulation à la réalité, l'optimisation de contrôleurs dotés de capacités de généralisation et l'adaptation d'un robot à son environnement.